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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③！Deadline还有不到一个月⑱，如何让论文更容易中⑮？

大佬的论文撰写指南它来了③。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后❸，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南⑭。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑧、科学诚信的论文①，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点❶。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧❷。

Neel Nanda认为❶，研究只有被人们阅读④、理解⑳、参与⑫，甚至理想情况下相信时①，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②、严谨③、基于证据的技术故事⑩，并包含读者关心的要点⑬。

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⑲。

So what?——读者为什么要关心呢④？

写论文要将研究压缩为核心主张⑰，并用严格的实验证据支持⑧，同时要让读者明白研究的动机⑧、问题及影响⑩。

论文写作关键要素⑩、构建叙事⑮、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❸，构成一个连贯主题⑭，形成有价值的结论❷。

把握写作时机③、列出研究收获⑬，审视其能否为结果提供有力证据⑧，深入思考他人关注该研究的原因⑲，聚焦难点和亮点⑤。在准备进入写作阶段前❸，必须要认真检查关键实验▓。

突出新颖性⑯、成果要能拓展知识边界⑩。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑱，可借助LLMs了解前人研究⑥。

提供严谨证据⑬、通过实验提供证据⑨，实验需要能区分假设▓，具备可靠性③、低噪声和统计严谨性①。进行消融研究⑱，考虑未知因素⑯，避免误导性证据⑰，注重证据质量和多样性⑪，选好基线并提供详细实验细节❸。

论文结构解析⑨、摘要：激发阅读兴趣⑱，简洁呈现核心主张⑨、研究影响⑫，解释关键主张及依据▓，给出研究的重要结论和意义⑰。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例⑧，对其摘要进行了逐行解析▓。

引言：介绍研究背景⑰、技术背景⑨，阐述关键贡献❷、核心证据和研究意义④，以列表形式呈现主要贡献⑫。

正文：涵盖背景⑰、方法和结果▓，解释相关术语和技术⑮，说明实验方法⑲、应用过程和结果④，依实验情况合理组织内容⑩。

：阐述研究局限性④，探讨研究的更广泛影响⑰、启示和未来方向②。

相关工作：说明与前人研究的差异⑨，解释自身工作的价值⑭，可后置⑮，除非对论文动机有重要作用⑬。

附录：放置不适合在正文呈现的信息❶，对正文起补充作用❶，写作标准相对较低⑫。

写作流程建议❸、先压缩研究内容▓，明确核心主张▓、动机和关键证据⑩，批判性评估⑯；再迭代扩展①，从要点叙事开始⑨，逐步完成引言⑤、全文大纲⑫、初稿⑫，不断修改完善▓。

常见问题及应对策略❸、针对过度关注发表⑦、内容复杂冗长⑧、忽视写作过程等问题④，作者建议先专注科研再优化投稿⑬，使用简洁语言③，重视写作过程⑤，合理安排时间▓。

细心的网友还发现①，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⑫。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家❸，领导着机械可解释性团队⑦。

他在剑桥大学读了纯数学本科⑬，并在量化金融领域实习过⑥，毕业后花了一年时间探索人工智能安全⑯，在人类未来研究所⑧、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习⑬。

之后❷，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑯。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑱。

主要研究成果⑯、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑰，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑮、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等⑮。

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⑤、全面的机械可解释性解释器和术语表⑤，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道⑯，上面有许多论文讲解和实时研究讲解⑭。

想知道更多关于论文写作的细节①，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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