HN 写作课

工程师们二十年里聊过的写作。

工程师、作家、编辑和创业者在 Hacker News 上聊了二十年“怎么写”:怎么写得清楚、怎么讲好一个故事、技术文档怎么写、小说和出版是怎么回事。这里把其中关于写作与讲故事的帖子挑出来,配上中文导读、可以直接用的写作要点和评论翻译。

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    About

    这些讨论是怎么挑出来的

    1. 01

      从全量里捞

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部帖子,用关键词先捞出 40 分以上、可能和写作有关的约 1.1 万篇。

    2. 02

      只留真正讲写作的

      由 AI 逐条判断是否和写作、讲故事、文风、出版有实质关系,剔除“写代码”“编辑器”这类字面撞车,并分进十个类别。

    3. 03

      提炼可用的要点

      为值得读的帖子写中文导读,提炼 2-4 条可以直接用到自己写作里的要点,并精选翻译 HN 高赞评论。内容由 AI 生成,可能有误。

    AI 与写作2019gwern.net

    GPT-2 神经网络写诗

    GPT-2 Neural Network Poetry

    阅读原文 HN 讨论
    68HN 得分
    11条评论
    4条写作要点

    导读

    这是 Gwern 关于用 GPT-2 生成诗歌的实验笔记,评论区则把话题拉回到 MegaHAL、Racter 等早期机器写作程序。对写作者来说,值得关注的不是技术本身,而是“机器随机拼贴出的荒诞句子为何反而有诗意”这一老问题——它提醒我们,好句子往往来自意外的并置,而人类作者的价值在于筛选与克制。

    关键词 机器写诗GPT-2意象并置AI 写作史

    可以直接用的写作要点

    1. 01

      把两个不相干的意象硬凑在一起(如牛像云一样飞、国际象棋配霰弹枪),常能产生新鲜的比喻张力,可当作练习意象碰撞的方法。

    2. 02

      机器生成的内容泥沙俱下,写作者的核心工作之一是“选”:大量产出后只保留那一两句真正亮的,而不是硬凑成篇。

    3. 03

      回顾 MegaHAL、Racter 这类早期程序的历史,能帮助理解今天的 AI 写作争议其实几十年前就已上演,写作讨论不必被新鲜感牵着走。

    4. 04

      读机器诗时留意它“失败得有趣”的地方,那种不合逻辑的跳跃正是人类写作容易因求稳而丢掉的东西。

    HN 评论精选

    机器写诗早有文学先例,可对照莱姆的科幻想象来读。

    评论只贴了一个链接:斯坦尼斯瓦夫·莱姆《特鲁尔的诗电子竖琴》的 PDF,讲的是机器写诗的故事。

    golem14查看英文原文

    http://sfbay-anarchists.org/wp-content/uploads/2012/05/Trurls-Electronic-Bard.pdf

    早期聊天机器人的荒诞句子反而有诗意,说明意外并置本身就能生成意象。

    还有人记得 MegaHAL 吗?它贡献过这样的“智慧”:“国际象棋是一项有趣的运动,前提是用霰弹枪下。”以及“牛像云一样飞,但它们从未完全成功。”

    HONEST_ANNIE查看英文原文

    Who still remembers MegaHAL? The source of wisdom like: CHESS IS A FUN SPORT, WHEN PLAYED WITH SHOT GUNS. and COWS FLY LIKE CLOUDS BUT THEY ARE NEVER COMPLETELY SUCCESSFUL.

    机器“作者”出版诗集已有几十年历史,AI 写作并非全新事物。

    还有人记得 Racter 吗?它在 1987 年名义上“写”出了一本散文诗集《警察的胡子有一半是构造出来的》。

    JoeDaDude查看英文原文

    Who still remembers Racter [1]? Racter was (ostensibly) the "author" of a book of prose poetry, "The Policeman's Beard is Half Constructed" back in 1987. [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Racter [2] https://www.3ammagazine.com/3am/the-policemans-beard-is-algorithmically-constructed/

    用特定语料微调小模型是可行的实践路径,效果取决于数据选择。

    我照着教程在推文上训练 GPT-2,现在跑着一个 3.55 亿参数的模型,觉得效果可能很好,还做了测试表单;数据来自 trumptwitterarchive.com,现在正用 sentiment140 数据集做更大的系统。

    zitterbewegung查看英文原文

    I was able to follow these directions to train gpt2 on tweets. I currently have a system that is trained on 355M . I found that it might be very effective. I have the test at https://docs.google.com/forms/d/1p7tlobl5y5plBCu_enK4KawR7B8... I got the information from trumptwitterarchive.com I am now working on a larger system using a dataset called sentiment140. Email me and I can send links to each one .

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