对于参加AI作文大赛并进行作文训练模型的构建，可以从以下几个方面入手：

1. 数据收集：获取大量的优质作文样本作为训练数据，包括不同主题、风格和评分等级的文章。

2. 预处理：对文本数据进行清洗、分词、去除停用词等操作，确保输入模型的数据质量。

3. 特征提取：采用TF-IDF、Word2Vec或BERT等方式将文本转换为数值型特征向量。

4. 模型选择：根据任务需求选择合适的机器学习算法或深度学习框架，如LSTM、GRU、Transformer等。

5. 训练优化：通过交叉验证调整超参数，使用早停法防止过拟合，持续迭代改进模型性能。

6. 评估测试：利用预留的测试集评估模型效果，关注准确率、召回率、F1值等指标。

7. 部署应用：将训练好的模型集成到实际系统中，提供在线预测服务，支持用户提交作文获得即时反馈。

8. 持续更新：定期收集新数据更新模型，保持其适应性和竞争力。