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覃访云 2025-05-14 国内 6980 人已围观

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②,如何让论文更容易中⑭?

大佬的论文撰写指南它来了⑩。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后⑧,发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南⑥。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量❶、科学诚信的论文❶,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❸。

Neel Nanda认为⑪,研究只有被人们阅读⑥、理解⑬、参与⑮,甚至理想情况下相信时②,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③、基于证据的技术故事⑤,并包含读者关心的要点⑮。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张⑲。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张⑬。

So what?——读者为什么要关心呢⑲?

写论文要将研究压缩为核心主张⑨,并用严格的实验证据支持④,同时要让读者明白研究的动机③、问题及影响⑭。

论文写作关键要素⑩、构建叙事①、从研究中提炼出令人感兴趣❷、重要且独特的结果作为核心主张②,构成一个连贯主题②,形成有价值的结论⑤。

把握写作时机⑱、列出研究收获⑱,审视其能否为结果提供有力证据❸,深入思考他人关注该研究的原因⑨,聚焦难点和亮点⑯。在准备进入写作阶段前⑰,必须要认真检查关键实验⑨。

突出新颖性②、成果要能拓展知识边界①。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性❷,可借助LLMs了解前人研究❸。

提供严谨证据⑧、通过实验提供证据⑨,实验需要能区分假设⑫,具备可靠性⑬、低噪声和统计严谨性④。进行消融研究⑦,考虑未知因素⑮,避免误导性证据⑦,注重证据质量和多样性❸,选好基线并提供详细实验细节⑫。

论文结构解析⑦、摘要:激发阅读兴趣⑤,简洁呈现核心主张⑫、研究影响⑬,解释关键主张及依据⑪,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⑪,对其摘要进行了逐行解析⑬。

引言:介绍研究背景▓、技术背景④,阐述关键贡献⑭、核心证据和研究意义⑫,以列表形式呈现主要贡献⑮。

正文:涵盖背景▓、方法和结果⑲,解释相关术语和技术①,说明实验方法①、应用过程和结果⑬,依实验情况合理组织内容②。

:阐述研究局限性⑪,探讨研究的更广泛影响⑲、启示和未来方向⑱。

相关工作:说明与前人研究的差异⑩,解释自身工作的价值⑬,可后置⑮,除非对论文动机有重要作用①。

附录:放置不适合在正文呈现的信息⑥,对正文起补充作用⑬,写作标准相对较低❷。

写作流程建议⑯、先压缩研究内容⑭,明确核心主张①、动机和关键证据①,批判性评估▓;再迭代扩展❷,从要点叙事开始⑫,逐步完成引言⑭、全文大纲⑤、初稿⑱,不断修改完善❷。

常见问题及应对策略⑰、针对过度关注发表⑮、内容复杂冗长▓、忽视写作过程等问题⑯,作者建议先专注科研再优化投稿❷,使用简洁语言③,重视写作过程⑤,合理安排时间④。

细心的网友还发现⑫,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❷,领导着机械可解释性团队⑳。

他在剑桥大学读了纯数学本科⑲,并在量化金融领域实习过⑱,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⑫、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习❸。

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

主要研究成果⑭、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑤,如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑨、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等⑤。

他还开发了一些工具和资源▓,包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库⑮、全面的机械可解释性解释器和术语表④,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⑭。

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 —

很赞哦⑩!

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