Каждый пост в этом блоге — это как минимум два новых знания: то, что побудило написать, и то, что выяснилось в процессе. Если в процессе письма не узнал ничего нового, пост неинтересен. В посте про o3 geoguessr исходной мыслью было, что большинство AI-промптов не работает, а в итоге выяснилось: новые модели OpenAI потеряли способность o3 к геолокации. В тексте про C2PA пришлось разбираться в PKI, хранении приватных ключей на локальных устройствах и в том, как C2PA устроен на самом деле. А пост о луддитах начинался с тезиса о децентрализации движения, а закончился историей куда более элитистской, мизогинной и жестокой луддитской культуры, чем её описывают популярные книги.
Посты здесь всегда спорят с чем-то. Нет публикаций со случайными мыслями или простым согласием с чужим текстом. Если черновик не может вызвать разумное возражение, его выбрасывают. Спорная позиция — это принуждение к исследованию: ищешь самый интересный угол в своей точке зрения и готовишься защищать её от очевидной критики. Совет писать «неструктурированное самовыражение» не работает. До технологий человек был философом, а до этого — поэтом. В поэзии ограничивающая структура помогает: она сужает выбор следующего слова. В блогинге то же самое.
Письмо — лучший способ думать. В голове легко обмануть себя, что ты что-то понимаешь, а при попытке выразить это словами выясняется, что именно не так. К концу черновика мысль проясняется настолько, что заключение получается лучше введения, поэтому первое предложение обычно переписывается. Мнение по ходу работы меняется часто: в статье есть список постов, где итоговая позиция противоположна начальной. Темы при этом выбираются намеренно не до конца понятные: LLM steering, Stripe's Tempo blockchain, C2PA и watermarking, space cooling, interaction models, внутренности LLM inference.
Может показаться безответственным писать о том, в чём не разбираешься. Но это нормально по трём причинам. Новичкам проще объяснять: эксперты переоценивают знания публики. Общепринятое мнение иногда просто ошибочно — хватает небольшого исследования, чтобы показать, что «500ml на промпт» у LLM — абсурд, что Apple "Illusion of Thinking" на самом деле про персистентность, а не рассуждения, что GPU живут дольше трёх лет и что у AI-компаний большая маржа на инференс. Наконец, в блоге открыто указаны настоящее имя и резюме, так что читатель не спутает автора с экспертом по луддитам или физике космоса.
Публикация требует толстой кожи: интернет любит самые злые комментарии, особенно к спорным постам. Если незнакомое хамство рушит день, лучше писать приватно. Но даже приватно можно спросить LLM. LLM, как люди, иногда советуют ерунду: OpenAI-модели уговаривают смягчить формулировки, пока от смысла ничего не останется, а иногда просто ошибаются. Зато в технических темах они хорошо находят настоящие недопонимания и вежливее комментаторов Lobsters и Hacker News.
Блог нужен, чтобы яснее думать, исследовать то, что хочешь выучить, и получать обратную связь. Если хотите попробовать — следите за двумя признаками: мнение должно часто меняться, а заключение первого черновика должно быть точнее введения. Если нет — вы ничего не вынесли из процесса, и черновик можно выбросить. Это работает даже без публикации, особенно когда можно вставить текст в LLM для технической проверки.