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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①！Deadline还有不到一个月❷，如何让论文更容易中▓？

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⑩，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南⑧。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑰、科学诚信的论文⑭，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑭。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑫。

Neel Nanda认为⑤，研究只有被人们阅读①、理解⑬、参与⑰，甚至理想情况下相信时⑬，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⑯、严谨❸、基于证据的技术故事▓，并包含读者关心的要点⑰。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张⑰。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张⑯。

So what?——读者为什么要关心呢❶？

写论文要将研究压缩为核心主张⑧，并用严格的实验证据支持⑩，同时要让读者明白研究的动机▓、问题及影响④。

论文写作关键要素⑬、构建叙事⑲、从研究中提炼出令人感兴趣⑮、重要且独特的结果作为核心主张⑲，构成一个连贯主题❷，形成有价值的结论⑨。

把握写作时机⑲、列出研究收获⑦，审视其能否为结果提供有力证据▓，深入思考他人关注该研究的原因❷，聚焦难点和亮点⑤。在准备进入写作阶段前▓，必须要认真检查关键实验▓。

突出新颖性⑨、成果要能拓展知识边界⑫。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑮，可借助LLMs了解前人研究⑮。

提供严谨证据⑨、通过实验提供证据⑯，实验需要能区分假设⑲，具备可靠性⑦、低噪声和统计严谨性⑪。进行消融研究⑧，考虑未知因素▓，避免误导性证据❷，注重证据质量和多样性⑦，选好基线并提供详细实验细节⑱。

论文结构解析⑨、摘要：激发阅读兴趣⑲，简洁呈现核心主张⑩、研究影响①，解释关键主张及依据②，给出研究的重要结论和意义⑩。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例⑭，对其摘要进行了逐行解析⑥。

引言：介绍研究背景⑤、技术背景⑤，阐述关键贡献⑳、核心证据和研究意义⑫，以列表形式呈现主要贡献⑱。

正文：涵盖背景❷、方法和结果⑩，解释相关术语和技术⑩，说明实验方法▓、应用过程和结果⑲，依实验情况合理组织内容⑰。

：阐述研究局限性⑦，探讨研究的更广泛影响⑱、启示和未来方向⑲。

相关工作：说明与前人研究的差异②，解释自身工作的价值⑥，可后置❷，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⑰，对正文起补充作用⑲，写作标准相对较低⑦。

写作流程建议⑦、先压缩研究内容⑧，明确核心主张⑱、动机和关键证据⑧，批判性评估❶；再迭代扩展⑨，从要点叙事开始⑧，逐步完成引言⑦、全文大纲⑮、初稿⑯，不断修改完善⑰。

常见问题及应对策略⑰、针对过度关注发表①、内容复杂冗长⑭、忽视写作过程等问题⑬，作者建议先专注科研再优化投稿⑫，使用简洁语言②，重视写作过程⑨，合理安排时间⑳。

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①。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家⑱，领导着机械可解释性团队①。

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④，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⑳、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习❷。

之后▓，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑰。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑮。

主要研究成果⑭、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文❸，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑤、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等④。

他还开发了一些工具和资源②，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库⑲、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⑩，上面有许多论文讲解和实时研究讲解④。

想知道更多关于论文写作的细节③，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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