给出一个AI论文生成工具的具体实现是复杂的，因为它涉及多个技术组件和步骤。不过，我可以简要概述一个基本的实现框架：

数据收集与预处理：

收集大量学术论文作为训练数据。

对数据进行预处理，包括清洗、格式化、分词等。

模型选择与训练：

选择适合的深度学习模型，如Transformer或GPT系列。

使用预处理后的数据训练模型，使其学会生成学术论文的语言和结构。

用户界面设计：

设计直观易用的用户界面，允许用户输入论文主题、关键词等。

提供选项让用户选择论文的类型、结构、引用格式等。

论文生成与后处理：

用户提交请求后，系统使用训练好的模型生成论文。

对生成的论文进行后处理，如语法检查、格式调整、查重等。

反馈与迭代优化：

收集用户反馈，评估生成论文的质量。

根据反馈不断迭代优化模型和用户界面。

这个框架只是一个高级别的概述，实际实现会涉及更多的技术细节和挑战。