皇家捕鱼电玩城攻略指导

闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

NeurIPS投稿数量破纪录了⑨！Deadline还有不到一个月⑨，如何让论文更容易中③？

大佬的论文撰写指南它来了②。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后②，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南⑮。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑥、科学诚信的论文⑭，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑪。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧②。

Neel Nanda认为⑮，研究只有被人们阅读⑤、理解②、参与❶，甚至理想情况下相信时⑫，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⑥、严谨❸、基于证据的技术故事⑱，并包含读者关心的要点⑪。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张⑨。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张⑩。

So what?——读者为什么要关心呢⑩？

写论文要将研究压缩为核心主张⑲，并用严格的实验证据支持⑫，同时要让读者明白研究的动机②、问题及影响▓。

论文写作关键要素❷、构建叙事❶、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❶，构成一个连贯主题❶，形成有价值的结论⑮。

把握写作时机⑱、列出研究收获⑥，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⑨，聚焦难点和亮点⑮。在准备进入写作阶段前⑩，必须要认真检查关键实验⑬。

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⑭，可借助LLMs了解前人研究⑰。

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

论文结构解析❸、摘要：激发阅读兴趣⑦，简洁呈现核心主张⑲、研究影响⑲，解释关键主张及依据⑬，给出研究的重要结论和意义⑮。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⑮。

引言：介绍研究背景⑥、技术背景②，阐述关键贡献⑤、核心证据和研究意义④，以列表形式呈现主要贡献❸。

正文：涵盖背景⑧、方法和结果⑯，解释相关术语和技术①，说明实验方法⑤、应用过程和结果③，依实验情况合理组织内容⑱。

：阐述研究局限性⑩，探讨研究的更广泛影响❸、启示和未来方向⑩。

相关工作：说明与前人研究的差异⑲，解释自身工作的价值⑱，可后置⑪，除非对论文动机有重要作用⑦。

附录：放置不适合在正文呈现的信息⑮，对正文起补充作用⑮，写作标准相对较低⑮。

写作流程建议❸、先压缩研究内容⑦，明确核心主张⑪、动机和关键证据⑯，批判性评估⑯；再迭代扩展⑱，从要点叙事开始⑯，逐步完成引言▓、全文大纲⑫、初稿②，不断修改完善⑱。

常见问题及应对策略⑩、针对过度关注发表⑮、内容复杂冗长▓、忽视写作过程等问题▓，作者建议先专注科研再优化投稿⑩，使用简洁语言⑦，重视写作过程⑦，合理安排时间❷。

细心的网友还发现④，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⑮。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家⑪，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⑱，并在量化金融领域实习过❶，毕业后花了一年时间探索人工智能安全①，在人类未来研究所⑲、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习②。

之后⑯，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑳。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑥。

主要研究成果⑩、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑤，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑩、《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⑭，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库③、全面的机械可解释性解释器和术语表⑱，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道❶，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⑬，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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