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方春儿 2025-05-14 【CBA】 6027 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⑧！Deadline还有不到一个月▓，如何让论文更容易中⑧？

大佬的论文撰写指南它来了③。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后⑯，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南⑬。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑮、科学诚信的论文⑥，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑤。

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⑳，研究只有被人们阅读⑩、理解⑩、参与⑤，甚至理想情况下相信时⑲，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⑮、严谨①、基于证据的技术故事⑪，并包含读者关心的要点⑰。

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⑤。

So what?——读者为什么要关心呢❶？

写论文要将研究压缩为核心主张⑭，并用严格的实验证据支持⑧，同时要让读者明白研究的动机⑩、问题及影响⑪。

论文写作关键要素⑧、构建叙事⑲、从研究中提炼出令人感兴趣⑧、重要且独特的结果作为核心主张⑪，构成一个连贯主题❷，形成有价值的结论⑰。

把握写作时机⑧、列出研究收获②，审视其能否为结果提供有力证据⑯，深入思考他人关注该研究的原因⑥，聚焦难点和亮点⑦。在准备进入写作阶段前❷，必须要认真检查关键实验⑭。

突出新颖性⑫、成果要能拓展知识边界⑦。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性③，可借助LLMs了解前人研究⑲。

提供严谨证据①、通过实验提供证据❶，实验需要能区分假设❸，具备可靠性④、低噪声和统计严谨性⑦。进行消融研究▓，考虑未知因素⑳，避免误导性证据⑬，注重证据质量和多样性⑰，选好基线并提供详细实验细节⑧。

论文结构解析⑱、摘要：激发阅读兴趣⑯，简洁呈现核心主张⑦、研究影响⑮，解释关键主张及依据①，给出研究的重要结论和意义⑬。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①。

引言：介绍研究背景⑮、技术背景①，阐述关键贡献⑮、核心证据和研究意义⑦，以列表形式呈现主要贡献⑭。

正文：涵盖背景⑩、方法和结果❶，解释相关术语和技术⑬，说明实验方法⑯、应用过程和结果⑲，依实验情况合理组织内容②。

：阐述研究局限性⑨，探讨研究的更广泛影响⑯、启示和未来方向⑳。

相关工作：说明与前人研究的差异⑦，解释自身工作的价值⑬，可后置⑰，除非对论文动机有重要作用⑮。

附录：放置不适合在正文呈现的信息⑳，对正文起补充作用②，写作标准相对较低⑧。

写作流程建议⑪、先压缩研究内容⑭，明确核心主张⑤、动机和关键证据⑱，批判性评估③；再迭代扩展⑲，从要点叙事开始⑨，逐步完成引言⑪、全文大纲⑬、初稿⑥，不断修改完善⑲。

常见问题及应对策略⑧、针对过度关注发表⑨、内容复杂冗长⑳、忽视写作过程等问题⑱，作者建议先专注科研再优化投稿▓，使用简洁语言⑱，重视写作过程⑬，合理安排时间⑱。

细心的网友还发现⑱，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▓，领导着机械可解释性团队⑲。

他在剑桥大学读了纯数学本科⑬，并在量化金融领域实习过⑮，毕业后花了一年时间探索人工智能安全❶，在人类未来研究所⑬、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习❸。

之后④，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❸。

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》⑳、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等⑨。

他还开发了一些工具和资源⑪，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库⑱、全面的机械可解释性解释器和术语表❸，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道⑥，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❸，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 —