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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⑦！Deadline还有不到一个月▓，如何让论文更容易中①？

大佬的论文撰写指南它来了⑱。

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⑱。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑩、科学诚信的论文⑤，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑰。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑮。

Neel Nanda认为⑮，研究只有被人们阅读⑮、理解⑨、参与⑪，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②、严谨⑰、基于证据的技术故事⑭，并包含读者关心的要点▓。

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⑲。

So what?——读者为什么要关心呢⑬？

写论文要将研究压缩为核心主张⑯，并用严格的实验证据支持⑪，同时要让读者明白研究的动机▓、问题及影响▓。

论文写作关键要素❶、构建叙事⑨、从研究中提炼出令人感兴趣⑪、重要且独特的结果作为核心主张❶，构成一个连贯主题⑮，形成有价值的结论❸。

把握写作时机⑰、列出研究收获③，审视其能否为结果提供有力证据⑲，深入思考他人关注该研究的原因④，聚焦难点和亮点⑭。在准备进入写作阶段前⑧，必须要认真检查关键实验①。

突出新颖性①、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⑨，可借助LLMs了解前人研究❸。

提供严谨证据⑫、通过实验提供证据⑮，实验需要能区分假设⑭，具备可靠性⑤、低噪声和统计严谨性④。进行消融研究⑦，考虑未知因素⑨，避免误导性证据❸，注重证据质量和多样性⑯，选好基线并提供详细实验细节⑪。

论文结构解析④、摘要：激发阅读兴趣⑩，简洁呈现核心主张⑳、研究影响①，解释关键主张及依据⑫，给出研究的重要结论和意义❶。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例②，对其摘要进行了逐行解析⑯。

引言：介绍研究背景⑤、技术背景❶，阐述关键贡献①、核心证据和研究意义⑭，以列表形式呈现主要贡献⑮。

正文：涵盖背景⑧、方法和结果④，解释相关术语和技术⑪，说明实验方法⑮、应用过程和结果⑱，依实验情况合理组织内容⑯。

：阐述研究局限性⑮，探讨研究的更广泛影响①、启示和未来方向❷。

相关工作：说明与前人研究的差异❷，解释自身工作的价值②，可后置⑤，除非对论文动机有重要作用②。

附录：放置不适合在正文呈现的信息⑰，对正文起补充作用③，写作标准相对较低①。

写作流程建议⑱、先压缩研究内容❷，明确核心主张①、动机和关键证据⑬，批判性评估⑩；再迭代扩展⑱，从要点叙事开始❸，逐步完成引言⑤、全文大纲⑲、初稿❶，不断修改完善④。

常见问题及应对策略❷、针对过度关注发表▓、内容复杂冗长①、忽视写作过程等问题⑫，作者建议先专注科研再优化投稿④，使用简洁语言⑥，重视写作过程⑯，合理安排时间⑥。

细心的网友还发现⑤，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⑮。

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⑭。

他在剑桥大学读了纯数学本科⑱，并在量化金融领域实习过⑬，毕业后花了一年时间探索人工智能安全⑦，在人类未来研究所③、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习⑳。

之后⑳，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员④。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑬。

主要研究成果④、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文②，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑱、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等①。

他还开发了一些工具和资源⑱，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库①、全面的机械可解释性解释器和术语表⑦，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⑤。

想知道更多关于论文写作的细节⑨，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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