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闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

NeurIPS投稿数量破纪录了②！Deadline还有不到一个月⑱，如何让论文更容易中⑫？

大佬的论文撰写指南它来了⑳。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后①，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南②。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑪、科学诚信的论文④，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑰。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑦。

Neel Nanda认为⑩，研究只有被人们阅读⑲、理解⑲、参与⑩，甚至理想情况下相信时①，才会有意义

并且他提到理想论文的精髓在于叙事：讲述一个简短❸、严谨⑩、基于证据的技术故事⑨，并包含读者关心的要点❷。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张⑲。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张④。

So what?——读者为什么要关心呢⑲？

写论文要将研究压缩为核心主张⑮，并用严格的实验证据支持⑨，同时要让读者明白研究的动机⑯、问题及影响②。

论文写作关键要素❶、构建叙事⑬、从研究中提炼出令人感兴趣⑬、重要且独特的结果作为核心主张⑧，构成一个连贯主题⑤，形成有价值的结论⑳。

把握写作时机⑫、列出研究收获⑭，审视其能否为结果提供有力证据❸，深入思考他人关注该研究的原因⑮，聚焦难点和亮点❷。在准备进入写作阶段前❸，必须要认真检查关键实验⑭。

突出新颖性②、成果要能拓展知识边界❷。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑪，可借助LLMs了解前人研究❸。

提供严谨证据⑬、通过实验提供证据⑩，实验需要能区分假设⑪，具备可靠性⑱、低噪声和统计严谨性⑪。进行消融研究②，考虑未知因素②，避免误导性证据▓，注重证据质量和多样性⑧，选好基线并提供详细实验细节⑮。

论文结构解析⑫、摘要：激发阅读兴趣❷，简洁呈现核心主张①、研究影响②，解释关键主张及依据❷，给出研究的重要结论和意义②。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例❸，对其摘要进行了逐行解析⑰。

引言：介绍研究背景▓、技术背景⑪，阐述关键贡献①、核心证据和研究意义⑪，以列表形式呈现主要贡献③。

正文：涵盖背景❸、方法和结果⑨，解释相关术语和技术❶，说明实验方法⑧、应用过程和结果⑮，依实验情况合理组织内容⑱。

：阐述研究局限性①，探讨研究的更广泛影响⑬、启示和未来方向②。

相关工作：说明与前人研究的差异⑫，解释自身工作的价值①，可后置⑮，除非对论文动机有重要作用⑭。

附录：放置不适合在正文呈现的信息❶，对正文起补充作用⑦，写作标准相对较低⑨。

写作流程建议❷、先压缩研究内容⑮，明确核心主张⑭、动机和关键证据⑨，批判性评估⑤；再迭代扩展⑧，从要点叙事开始⑦，逐步完成引言⑤、全文大纲⑰、初稿②，不断修改完善⑦。

常见问题及应对策略⑤、针对过度关注发表⑳、内容复杂冗长⑰、忽视写作过程等问题⑫，作者建议先专注科研再优化投稿⑱，使用简洁语言⑫，重视写作过程⑭，合理安排时间❶。

细心的网友还发现❶，Neel Nanda的这份论文写作指南与《Nature》的带注释的指南在理解上趋于一致⑯。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家⑫，领导着机械可解释性团队⑬。

他在剑桥大学读了纯数学本科❷，并在量化金融领域实习过⑰，毕业后花了一年时间探索人工智能安全④，在人类未来研究所▓、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习▓。

之后⑬，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑪。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑦。

主要研究成果③、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文❶，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑦、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等③。

他还开发了一些工具和资源⑩，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库⑫、全面的机械可解释性解释器和术语表▓，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道⑫，上面有许多论文讲解和实时研究讲解⑰。

想知道更多关于论文写作的细节❷，可以到原文查看～

文章链接：https://www.alignmentforum.org/posts/eJGptPbbFPZGLpjsp/highly-opinionated-advice-on-how-to-write-ml-papers作者博客：https://www.neelnanda.io/mechanistic-interpretability[1]https://x.com/NeelNanda5/status/90833651[2]https://x.com/SharonYixuanLi/status/11802993

— 完 —

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