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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⑧！Deadline还有不到一个月⑤，如何让论文更容易中⑦？

大佬的论文撰写指南它来了⑮。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后⑬，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南⑬。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑱、科学诚信的论文❶，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点▓。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧❶。

Neel Nanda认为⑯，研究只有被人们阅读①、理解❸、参与②，甚至理想情况下相信时⑨，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⑫、严谨⑲、基于证据的技术故事⑫，并包含读者关心的要点④。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张⑱。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张❷。

So what?——读者为什么要关心呢⑦？

写论文要将研究压缩为核心主张❶，并用严格的实验证据支持⑲，同时要让读者明白研究的动机⑲、问题及影响⑫。

论文写作关键要素⑨、构建叙事❸、从研究中提炼出令人感兴趣⑧、重要且独特的结果作为核心主张⑩，构成一个连贯主题⑩，形成有价值的结论⑯。

把握写作时机⑩、列出研究收获①，审视其能否为结果提供有力证据①，深入思考他人关注该研究的原因⑨，聚焦难点和亮点⑫。在准备进入写作阶段前④，必须要认真检查关键实验④。

突出新颖性⑫、成果要能拓展知识边界⑬。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性▓，可借助LLMs了解前人研究⑪。

提供严谨证据⑳、通过实验提供证据②，实验需要能区分假设③，具备可靠性④、低噪声和统计严谨性⑨。进行消融研究⑮，考虑未知因素❶，避免误导性证据⑫，注重证据质量和多样性⑭，选好基线并提供详细实验细节⑮。

论文结构解析⑮、摘要：激发阅读兴趣⑭，简洁呈现核心主张⑪、研究影响⑦，解释关键主张及依据⑬，给出研究的重要结论和意义⑧。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例⑱，对其摘要进行了逐行解析⑮。

引言：介绍研究背景⑰、技术背景⑫，阐述关键贡献⑦、核心证据和研究意义④，以列表形式呈现主要贡献⑳。

正文：涵盖背景⑮、方法和结果⑦，解释相关术语和技术⑳，说明实验方法⑬、应用过程和结果⑦，依实验情况合理组织内容⑨。

：阐述研究局限性❸，探讨研究的更广泛影响❷、启示和未来方向▓。

相关工作：说明与前人研究的差异⑪，解释自身工作的价值⑯，可后置④，除非对论文动机有重要作用❷。

附录：放置不适合在正文呈现的信息①，对正文起补充作用❸，写作标准相对较低④。

写作流程建议❶、先压缩研究内容❶，明确核心主张⑳、动机和关键证据⑧，批判性评估❶；再迭代扩展▓，从要点叙事开始⑬，逐步完成引言⑦、全文大纲❷、初稿❶，不断修改完善⑦。

常见问题及应对策略③、针对过度关注发表⑱、内容复杂冗长⑰、忽视写作过程等问题①，作者建议先专注科研再优化投稿⑰，使用简洁语言④，重视写作过程❷，合理安排时间③。

细心的网友还发现⑦，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⑱。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家②，领导着机械可解释性团队▓。

他在剑桥大学读了纯数学本科①，并在量化金融领域实习过③，毕业后花了一年时间探索人工智能安全⑲，在人类未来研究所❶、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习⑨。

之后④，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员❷。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑰。

主要研究成果⑨、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑫，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑭、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等⑧。

他还开发了一些工具和资源❶，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库①、全面的机械可解释性解释器和术语表②，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道⑦，上面有许多论文讲解和实时研究讲解❷。

想知道更多关于论文写作的细节⑨，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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