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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⑭！Deadline还有不到一个月⑤，如何让论文更容易中⑭？

大佬的论文撰写指南它来了⑪。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后⑤，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④、科学诚信的论文⑧，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑲。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑥。

Neel Nanda认为⑩，研究只有被人们阅读⑮、理解⑰、参与⑫，甚至理想情况下相信时⑯，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⑬、严谨⑧、基于证据的技术故事⑬，并包含读者关心的要点⑲。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张❷。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张②。

So what?——读者为什么要关心呢⑮？

写论文要将研究压缩为核心主张⑪，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①、问题及影响⑮。

论文写作关键要素⑱、构建叙事❶、从研究中提炼出令人感兴趣③、重要且独特的结果作为核心主张⑳，构成一个连贯主题⑮，形成有价值的结论⑰。

把握写作时机②、列出研究收获⑯，审视其能否为结果提供有力证据⑥，深入思考他人关注该研究的原因⑧，聚焦难点和亮点⑥。在准备进入写作阶段前▓，必须要认真检查关键实验⑫。

突出新颖性⑮、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⑯，可借助LLMs了解前人研究❷。

提供严谨证据②、通过实验提供证据⑥，实验需要能区分假设②，具备可靠性⑮、低噪声和统计严谨性⑱。进行消融研究⑧，考虑未知因素⑤，避免误导性证据⑲，注重证据质量和多样性⑩，选好基线并提供详细实验细节③。

论文结构解析❸、摘要：激发阅读兴趣②，简洁呈现核心主张▓、研究影响⑤，解释关键主张及依据⑨，给出研究的重要结论和意义❷。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例▓，对其摘要进行了逐行解析❸。

引言：介绍研究背景⑦、技术背景⑰，阐述关键贡献⑫、核心证据和研究意义⑤，以列表形式呈现主要贡献⑧。

正文：涵盖背景④、方法和结果⑬，解释相关术语和技术⑤，说明实验方法⑰、应用过程和结果⑬，依实验情况合理组织内容⑥。

：阐述研究局限性❷，探讨研究的更广泛影响⑯、启示和未来方向⑭。

相关工作：说明与前人研究的差异❷，解释自身工作的价值⑫，可后置⑲，除非对论文动机有重要作用❸。

附录：放置不适合在正文呈现的信息⑬，对正文起补充作用⑱，写作标准相对较低⑧。

写作流程建议⑭、先压缩研究内容⑥，明确核心主张②、动机和关键证据❸，批判性评估③；再迭代扩展❷，从要点叙事开始④，逐步完成引言⑫、全文大纲❶、初稿⑫，不断修改完善⑦。

常见问题及应对策略❶、针对过度关注发表⑩、内容复杂冗长⑯、忽视写作过程等问题⑥，作者建议先专注科研再优化投稿⑥，使用简洁语言⑰，重视写作过程❷，合理安排时间❷。

细心的网友还发现⑬，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⑮，领导着机械可解释性团队⑤。

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▓，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⑨、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习③。

之后⑮，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑬。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑨。

主要研究成果⑦、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文②，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑲、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等⑳。

他还开发了一些工具和资源①，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库❶、全面的机械可解释性解释器和术语表⑳，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道❷，上面有许多论文讲解和实时研究讲解⑪。

想知道更多关于论文写作的细节⑭，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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