"طريقة عمل قطعة من الكتابة هي ثلاث أو أربع مرات ، وليس مرة واحدة." الكتابة صعبة. طور جون ماكفي ، الذي اخترع قصصا أدبية تقرأ مثل الرواية ، طريقة كتابة من أربع مسودات تحول الأفكار الفوضوية إلى روايات مقنعة. كان ماكفي رائدا في القصص الواقعية الإبداعية في The New Yorker ، حيث كتب كتبا مثل Oranges & Coming into the Country التي جعلت الموضوعات المعقدة رائعة من خلال سرد القصص. يختلف نهجه عن الصحافة التقليدية من خلال دمج تقنيات الخيال مع الحفاظ على الدقة الواقعية. يجمع نثره بين الصور الحية والاقتصاد: "يستمع الطبيب بسماعة الطبيب ويسمع أصوات طبلة هندية في مسار الحرب." فضل المباشرة : "كان يحب الانتقال من A إلى B دون اختراع الحروف بينهما." عن هذا النوع ، قال ماكفي: "واقعية - ما بحق الجحيم ، هذا يقول فقط ، هذا هو الجريب فروت الذي نتناوله هذا الصباح." قام ماكفي لاحقا بتدوين نهجه في المسودة رقم 4: حول عملية الكتابة ، وشارك عقودا من حكمة الكتابة. فلسفته التنظيمية تشكل كل شيء : "يمكنك بناء هيكل بطريقة تجعل الناس يرغبون في الاستمرار في تقليب الصفحات. يمكن أن يكون للهيكل المقنع في القصص الواقعية تأثير جذب مشابه لخط القصة في الخيال. ليس من المفترض أن يلاحظ القراء الهيكل. من المفترض أن تكون مرئية مثل عظام شخص ما ". إطار عمل ماكفي المكون من أربعة مسودات: 1. مسودة تفريغ الدماغ - التقط كل فكرة وحقيقة وزاوية ممكنة دون تحرير أو حكم 2. مسودة الهيكل - تنظيم الأفكار في تسلسلات منطقية وتحديد الخيط السردي الأساسي 3. مسودة مقطوعة لا ترحم - قم بإزالة كل ما لا يخدم الرسالة الأساسية أو يربك القارئ 4. المسودة البولندية - صقل النثر ، وإصلاح القواعد ، والتأكد من أن كل جملة تسير نحو هدفك هذه واحدة من أفضل التقنيات التي وجدتها للكتابة. تعمل الطريقة لأنها تفصل التفكير الإبداعي عن التقييم النقدي. عندما تحاول كتابة نثر مثالي أثناء توليد الأفكار ، فمن السهل أن تقع في كتلة إبداعية. تصبح كل مسودة أساسا للمسودة التالية ، مما يخلق عملية متكررة تحول الأفكار الفوضوية إلى روايات منظمة. مثل تقشير طبقات البرتقال للكشف عن الفاكهة بداخلها ، فإن كل مسودة تزيل ما لا ينتمي إليه ، وتكشف عن القصة الأساسية التي كانت موجودة دائما في انتظار اكتشافها.

يعرف كل مدير محفظة حدود الكفاءة - مجموعة المحافظ المثلى التي تقدم أقصى عوائد لمستويات مخاطر معينة. ماذا لو كان لمطالبات الذكاء الاصطناعي حدودها الفعالة؟ عندما نبدأ جميعا في استخدام الذكاء الاصطناعي ، سيكون التحسين الفوري تحديا ثابتا. GEPA ، GEnerative PAreto ، هي تقنية لاكتشاف الحدود الفعالة المكافئة للذكاء الذكاء الاصطناعي. عند قراءة الورقة ، لاحظت أن النتائج الأولية كانت واعدة ، مع تحسن بمقدار 10 نقاط على معايير معينة وطول فوري أقصر بمقدار 9.2 مرة. طول موجه أقصر ، ونعلم جميعا أن مطالبات الإدخال هي أكبر محرك للتكلفة (انظر نموذج الذكاء الاصطناعي الجائع والجائع). لذلك ، قمت بتنفيذ GEPA في EvoBlog. لاستخدام GEPA ، يجب أن نحدد محاور التسجيل التي يستخدمها LLM لتسجيل منشور. ها هي الألغام: (الصورة الأولى) الآن بعد أن أصبح لدينا هذا الإطار ، يمكننا إدخال مطالبة لإنشاء منشور مدونة وجعل نظام EvoBlog يتكرر من خلال مطالبات مختلفة لتلبية الحدود الفعالة لكل بعد ، مرجحة عبر جميع المتغيرات - وليس واحدا فقط. فيما يلي درجات منشورين افتراضيين من المدونة. يمكنك أن ترى أحدهما يرتفع أكثر في الأسلوب ، بينما يركز الآخر على استخدام البيانات. باستخدام GEPA ، يمكننا تحديد أفضل منشور شامل. في هذه الحالة ، هو المنشور الذي يركز على البيانات. كل هذا لأقول ، عزيزي القارئ ، أنني نشرت منشورا واحدا فقط في مدونة تم إنشاؤه بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي. هدفي من هذه الأنظمة الآلية هو معرفة كيفية عملها ، وكيفية ضبطها ، وإنشاء مسودات أولية تقترب من المسودتين الأولى والثانية. سأكمل دائما المسودات الثالثة والرابعة. الحدود الفعالة ليست بديلا عن البصيرة والصوت الأصيل.