“Cách để viết một tác phẩm là làm đi làm lại ba hoặc bốn lần, không chỉ một lần.” Viết lách là một việc khó. John McPhee, người đã phát minh ra thể loại phi hư cấu văn học mà đọc như một cuốn tiểu thuyết, đã phát triển một phương pháp viết bốn bản thảo giúp biến những ý tưởng hỗn loạn thành những câu chuyện hấp dẫn. McPhee là người tiên phong trong thể loại phi hư cấu sáng tạo tại The New Yorker, viết những cuốn sách như Oranges & Coming into the Country, khiến những chủ đề phức tạp trở nên thú vị thông qua việc kể chuyện. Cách tiếp cận của ông khác với báo chí truyền thống bằng cách kết hợp các kỹ thuật hư cấu trong khi vẫn duy trì độ chính xác về mặt thực tế. Văn phong của ông kết hợp hình ảnh sống động với sự tiết kiệm: “Bác sĩ lắng nghe bằng ống nghe và nghe thấy âm thanh của một cái trống của người da đỏ.” Ông ưa thích sự trực tiếp: “Ông thích đi từ A đến B mà không phải phát minh ra các chữ cái ở giữa.” Về thể loại của mình, McPhee đã nói: “Phi hư cấu—cái quái gì, điều đó chỉ nói rằng, đây là không phải bưởi mà chúng ta đang có sáng nay.” Sau đó, McPhee đã hệ thống hóa cách tiếp cận của mình trong Draft No. 4: On the Writing Process, chia sẻ hàng thập kỷ kinh nghiệm viết lách. Triết lý tổ chức của ông hình thành mọi thứ: “Bạn có thể xây dựng một cấu trúc theo cách khiến mọi người muốn tiếp tục lật trang. Một cấu trúc hấp dẫn trong phi hư cấu có thể có tác dụng thu hút tương tự như một cốt truyện trong hư cấu. Người đọc không nên nhận ra cấu trúc. Nó được thiết kế để gần như không thể nhìn thấy như xương của ai đó.” Khung bốn bản thảo của McPhee: 1. Bản thảo đổ não - Ghi lại mọi ý tưởng, sự thật và góc nhìn có thể mà không cần chỉnh sửa hay phán xét 2. Bản thảo cấu trúc - Tổ chức các ý tưởng thành các chuỗi hợp lý và xác định sợi chỉ cốt truyện chính 3. Bản thảo cắt tỉa tàn nhẫn - Loại bỏ mọi thứ không phục vụ cho thông điệp chính hoặc gây nhầm lẫn cho người đọc 4. Bản thảo hoàn thiện - Tinh chỉnh văn phong, sửa ngữ pháp và đảm bảo mỗi câu đều hướng tới mục tiêu của bạn Đây là một trong những kỹ thuật tốt nhất mà tôi đã tìm thấy cho việc viết. Phương pháp này hoạt động vì nó tách biệt tư duy sáng tạo khỏi đánh giá phê bình. Khi bạn cố gắng viết văn hoàn hảo trong khi tạo ra ý tưởng, rất dễ rơi vào bế tắc sáng tạo. Mỗi bản thảo trở thành nền tảng cho bản thảo tiếp theo, tạo ra một quy trình lặp lại giúp biến những suy nghĩ hỗn loạn thành những câu chuyện có cấu trúc. Giống như việc lột bỏ các lớp của một quả cam để lộ ra trái bên trong, mỗi bản thảo loại bỏ những gì không thuộc về, tiết lộ câu chuyện thiết yếu mà luôn chờ đợi được khám phá.

Mỗi nhà quản lý danh mục đầu tư đều biết đến đường biên hiệu quả - tập hợp các danh mục tối ưu mang lại lợi nhuận tối đa cho các mức độ rủi ro nhất định. Thế nếu các prompt AI có đường biên hiệu quả riêng của chúng thì sao? Khi chúng ta bắt đầu sử dụng AI, tối ưu hóa prompt sẽ là một thách thức liên tục. GEPA, GEnerative PAreto, là một kỹ thuật để khám phá đường biên hiệu quả tương đương cho AI. Khi đọc tài liệu, tôi nhận thấy các kết quả ban đầu rất hứa hẹn, với sự cải thiện 10 điểm trên một số tiêu chuẩn và độ dài prompt ngắn hơn 9.2 lần. Độ dài prompt ngắn hơn, và chúng ta đều biết rằng các prompt đầu vào là yếu tố chính thúc đẩy chi phí (xem Mô Hình AI Tham Ăn, Tham Ăn). Vì vậy, tôi đã triển khai GEPA trong EvoBlog. Để sử dụng GEPA, chúng ta phải xác định các trục điểm số mà một LLM sử dụng để chấm điểm một bài viết. Đây là của tôi: (hình ảnh đầu tiên) Bây giờ mà chúng ta có khung này, chúng ta có thể nhập một prompt để tạo ra một bài blog và để hệ thống EvoBlog lặp qua các prompt khác nhau nhằm đạt được đường biên hiệu quả cho mỗi chiều, được trọng số trên tất cả các biến - không chỉ một. Dưới đây là điểm số cho hai bài blog giả định. Bạn có thể thấy một bài có điểm số cao hơn về phong cách, trong khi bài kia tập trung vào việc sử dụng dữ liệu. Sử dụng GEPA, chúng ta có thể xác định bài nào là bài viết toàn diện hơn. Trong trường hợp này, đó là bài viết tập trung vào dữ liệu. Tất cả những điều này để nói, bạn đọc thân mến, rằng tôi chỉ mới xuất bản một bài blog hoàn toàn được tạo ra bởi AI. Mục tiêu của tôi với những hệ thống tự động này là học cách chúng hoạt động, cách điều chỉnh chúng, và tạo ra các bản nháp ban đầu gần giống với bản nháp đầu tiên và thứ hai của tôi. Tôi sẽ luôn hoàn thiện các bản nháp ba và bốn. Đường biên hiệu quả không thể thay thế cho cái nhìn sâu sắc và một giọng nói chân thực.