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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⑬！Deadline还有不到一个月⑮，如何让论文更容易中②？

大佬的论文撰写指南它来了▓。

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▓。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑫、科学诚信的论文⑮，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点❷。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑳。

Neel Nanda认为⑮，研究只有被人们阅读⑬、理解⑧、参与⑩，甚至理想情况下相信时⑤，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⑥、基于证据的技术故事②，并包含读者关心的要点⑦。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张①。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张⑥。

So what?——读者为什么要关心呢❸？

写论文要将研究压缩为核心主张❸，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⑧、问题及影响⑮。

论文写作关键要素⑪、构建叙事⑭、从研究中提炼出令人感兴趣⑨、重要且独特的结果作为核心主张⑮，构成一个连贯主题⑨，形成有价值的结论❶。

把握写作时机⑬、列出研究收获❸，审视其能否为结果提供有力证据⑫，深入思考他人关注该研究的原因②，聚焦难点和亮点③。在准备进入写作阶段前❷，必须要认真检查关键实验⑥。

突出新颖性⑲、成果要能拓展知识边界⑦。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑩，可借助LLMs了解前人研究❸。

提供严谨证据▓、通过实验提供证据⑩，实验需要能区分假设⑬，具备可靠性①、低噪声和统计严谨性❷。进行消融研究⑭，考虑未知因素❸，避免误导性证据⑭，注重证据质量和多样性⑥，选好基线并提供详细实验细节⑧。

论文结构解析▓、摘要：激发阅读兴趣⑲，简洁呈现核心主张⑬、研究影响⑦，解释关键主张及依据▓，给出研究的重要结论和意义⑯。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例⑨，对其摘要进行了逐行解析⑮。

引言：介绍研究背景⑫、技术背景⑰，阐述关键贡献⑪、核心证据和研究意义⑲，以列表形式呈现主要贡献⑳。

正文：涵盖背景▓、方法和结果⑳，解释相关术语和技术⑱，说明实验方法⑭、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⑦，探讨研究的更广泛影响⑧、启示和未来方向▓。

相关工作：说明与前人研究的差异⑭，解释自身工作的价值⑨，可后置④，除非对论文动机有重要作用⑳。

附录：放置不适合在正文呈现的信息②，对正文起补充作用⑥，写作标准相对较低❷。

写作流程建议⑬、先压缩研究内容⑳，明确核心主张③、动机和关键证据③，批判性评估⑪；再迭代扩展⑬，从要点叙事开始⑮，逐步完成引言⑭、全文大纲⑦、初稿⑯，不断修改完善⑯。

常见问题及应对策略⑨、针对过度关注发表⑥、内容复杂冗长⑪、忽视写作过程等问题⑥，作者建议先专注科研再优化投稿⑪，使用简洁语言⑯，重视写作过程❶，合理安排时间❸。

细心的网友还发现⑱，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⑩。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家⑨，领导着机械可解释性团队⑥。

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⑧，毕业后花了一年时间探索人工智能安全⑨，在人类未来研究所⑤、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习③。

之后❷，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑲。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑦。

主要研究成果⑭、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑲，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》④、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等⑩。

他还开发了一些工具和资源❸，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库⑧、全面的机械可解释性解释器和术语表③，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道③，上面有许多论文讲解和实时研究讲解⑧。

想知道更多关于论文写作的细节⑥，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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