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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⑧！Deadline还有不到一个月①，如何让论文更容易中❷？

大佬的论文撰写指南它来了⑫。

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⑦。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑯、科学诚信的论文①，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑳。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑧。

Neel Nanda认为⑱，研究只有被人们阅读⑫、理解⑱、参与❷，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❸、严谨⑤、基于证据的技术故事⑧，并包含读者关心的要点③。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张⑬。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张③。

So what?——读者为什么要关心呢⑳？

写论文要将研究压缩为核心主张▓，并用严格的实验证据支持⑤，同时要让读者明白研究的动机①、问题及影响⑨。

论文写作关键要素⑩、构建叙事②、从研究中提炼出令人感兴趣⑭、重要且独特的结果作为核心主张⑩，构成一个连贯主题④，形成有价值的结论⑲。

把握写作时机⑯、列出研究收获①，审视其能否为结果提供有力证据④，深入思考他人关注该研究的原因⑲，聚焦难点和亮点❷。在准备进入写作阶段前⑬，必须要认真检查关键实验⑳。

突出新颖性⑤、成果要能拓展知识边界⑬。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑧，可借助LLMs了解前人研究⑳。

提供严谨证据⑦、通过实验提供证据▓，实验需要能区分假设❷，具备可靠性④、低噪声和统计严谨性⑰。进行消融研究❷，考虑未知因素①，避免误导性证据⑫，注重证据质量和多样性⑱，选好基线并提供详细实验细节❷。

论文结构解析⑳、摘要：激发阅读兴趣⑮，简洁呈现核心主张①、研究影响⑧，解释关键主张及依据⑭，给出研究的重要结论和意义▓。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例③，对其摘要进行了逐行解析⑱。

引言：介绍研究背景⑥、技术背景⑰，阐述关键贡献⑫、核心证据和研究意义⑦，以列表形式呈现主要贡献▓。

正文：涵盖背景⑯、方法和结果⑮，解释相关术语和技术⑪，说明实验方法⑦、应用过程和结果②，依实验情况合理组织内容④。

：阐述研究局限性⑧，探讨研究的更广泛影响▓、启示和未来方向❷。

相关工作：说明与前人研究的差异▓，解释自身工作的价值⑫，可后置❷，除非对论文动机有重要作用⑩。

附录：放置不适合在正文呈现的信息①，对正文起补充作用⑧，写作标准相对较低⑯。

写作流程建议④、先压缩研究内容❸，明确核心主张⑦、动机和关键证据⑯，批判性评估⑭；再迭代扩展❶，从要点叙事开始②，逐步完成引言⑧、全文大纲❶、初稿①，不断修改完善⑰。

常见问题及应对策略⑧、针对过度关注发表⑩、内容复杂冗长⑥、忽视写作过程等问题⑳，作者建议先专注科研再优化投稿▓，使用简洁语言③，重视写作过程⑫，合理安排时间⑪。

细心的网友还发现③，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⑧。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家▓，领导着机械可解释性团队⑧。

他在剑桥大学读了纯数学本科▓，并在量化金融领域实习过⑯，毕业后花了一年时间探索人工智能安全⑱，在人类未来研究所⑰、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习⑩。

之后❷，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑫。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑨。

主要研究成果⑥、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑱，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑲、《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⑲，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⑤，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道⑨，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❶，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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