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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⑳，如何让论文更容易中❶？

大佬的论文撰写指南它来了⑬。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后⑱，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⑲、科学诚信的论文⑧，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑲。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑯。

Neel Nanda认为⑥，研究只有被人们阅读⑬、理解⑬、参与⑲，甚至理想情况下相信时⑱，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❷、严谨⑯、基于证据的技术故事①，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①。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张❶。

So what?——读者为什么要关心呢▓？

写论文要将研究压缩为核心主张⑬，并用严格的实验证据支持⑱，同时要让读者明白研究的动机⑬、问题及影响⑰。

论文写作关键要素⑭、构建叙事❸、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③，形成有价值的结论⑥。

把握写作时机⑬、列出研究收获①，审视其能否为结果提供有力证据⑨，深入思考他人关注该研究的原因①，聚焦难点和亮点③。在准备进入写作阶段前②，必须要认真检查关键实验❸。

突出新颖性⑦、成果要能拓展知识边界③。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑤，可借助LLMs了解前人研究⑲。

提供严谨证据▓、通过实验提供证据②，实验需要能区分假设▓，具备可靠性▓、低噪声和统计严谨性⑪。进行消融研究⑥，考虑未知因素⑮，避免误导性证据①，注重证据质量和多样性❶，选好基线并提供详细实验细节④。

论文结构解析⑮、摘要：激发阅读兴趣⑦，简洁呈现核心主张⑭、研究影响⑫，解释关键主张及依据⑪，给出研究的重要结论和意义⑥。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例❷，对其摘要进行了逐行解析⑪。

引言：介绍研究背景①、技术背景⑪，阐述关键贡献⑫、核心证据和研究意义⑤，以列表形式呈现主要贡献❸。

正文：涵盖背景❷、方法和结果⑳，解释相关术语和技术❷，说明实验方法⑧、应用过程和结果⑬，依实验情况合理组织内容⑨。

：阐述研究局限性③，探讨研究的更广泛影响③、启示和未来方向⑲。

相关工作：说明与前人研究的差异②，解释自身工作的价值⑨，可后置❶，除非对论文动机有重要作用⑥。

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

写作流程建议⑰、先压缩研究内容❷，明确核心主张①、动机和关键证据⑦，批判性评估⑦；再迭代扩展④，从要点叙事开始⑥，逐步完成引言⑮、全文大纲▓、初稿▓，不断修改完善⑮。

常见问题及应对策略⑥、针对过度关注发表⑭、内容复杂冗长⑫、忽视写作过程等问题⑮，作者建议先专注科研再优化投稿⑤，使用简洁语言⑭，重视写作过程⑤，合理安排时间⑭。

细心的网友还发现⑭，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⑰。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家②，领导着机械可解释性团队⑫。

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⑰，毕业后花了一年时间探索人工智能安全❷，在人类未来研究所④、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习③。

之后⑯，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员③。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑩。

主要研究成果③、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑯，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑰、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等❶。

他还开发了一些工具和资源❶，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库④、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②，上面有许多论文讲解和实时研究讲解❶。

想知道更多关于论文写作的细节⑧，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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