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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⑫，如何让论文更容易中⑥？

大佬的论文撰写指南它来了⑦。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后⑮，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南⑪。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑦、科学诚信的论文❸，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点①。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑰。

Neel Nanda认为⑭，研究只有被人们阅读❶、理解❸、参与②，甚至理想情况下相信时⑰，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⑲、严谨⑮、基于证据的技术故事▓，并包含读者关心的要点❸。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张⑥。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张⑭。

So what?——读者为什么要关心呢⑱？

写论文要将研究压缩为核心主张⑳，并用严格的实验证据支持⑥，同时要让读者明白研究的动机▓、问题及影响⑨。

论文写作关键要素⑥、构建叙事⑥、从研究中提炼出令人感兴趣⑳、重要且独特的结果作为核心主张⑩，构成一个连贯主题②，形成有价值的结论⑰。

把握写作时机⑯、列出研究收获⑱，审视其能否为结果提供有力证据⑳，深入思考他人关注该研究的原因❸，聚焦难点和亮点⑭。在准备进入写作阶段前⑯，必须要认真检查关键实验⑨。

突出新颖性⑱、成果要能拓展知识边界⑭。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑰，可借助LLMs了解前人研究②。

提供严谨证据⑰、通过实验提供证据❶，实验需要能区分假设⑦，具备可靠性⑩、低噪声和统计严谨性⑲。进行消融研究▓，考虑未知因素③，避免误导性证据❶，注重证据质量和多样性⑭，选好基线并提供详细实验细节⑤。

论文结构解析❸、摘要：激发阅读兴趣❶，简洁呈现核心主张⑲、研究影响⑫，解释关键主张及依据⑧，给出研究的重要结论和意义⑲。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⑤。

引言：介绍研究背景⑱、技术背景⑮，阐述关键贡献⑬、核心证据和研究意义▓，以列表形式呈现主要贡献⑳。

正文：涵盖背景⑦、方法和结果⑦，解释相关术语和技术⑫，说明实验方法⑫、应用过程和结果⑫，依实验情况合理组织内容⑲。

：阐述研究局限性⑪，探讨研究的更广泛影响⑪、启示和未来方向⑫。

相关工作：说明与前人研究的差异⑯，解释自身工作的价值⑫，可后置❶，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②，对正文起补充作用②，写作标准相对较低⑥。

写作流程建议❶、先压缩研究内容⑩，明确核心主张⑮、动机和关键证据⑲，批判性评估▓；再迭代扩展①，从要点叙事开始⑬，逐步完成引言❸、全文大纲⑥、初稿⑦，不断修改完善⑲。

常见问题及应对策略❶、针对过度关注发表①、内容复杂冗长⑥、忽视写作过程等问题⑤，作者建议先专注科研再优化投稿⑥，使用简洁语言③，重视写作过程⑧，合理安排时间⑥。

细心的网友还发现⑪，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⑤。

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⑩。

他在剑桥大学读了纯数学本科❷，并在量化金融领域实习过⑫，毕业后花了一年时间探索人工智能安全▓，在人类未来研究所❸、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习⑦。

之后⑳，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑧。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑧。

主要研究成果⑯、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑮，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑯、《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⑰，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库⑬、全面的机械可解释性解释器和术语表⑲，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⑤。

想知道更多关于论文写作的细节⑯，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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