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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⑥！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⑦。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后⑪，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南④。

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❸，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑦。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧②。

Neel Nanda认为⑳，研究只有被人们阅读❷、理解⑨、参与⑦，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⑰、基于证据的技术故事⑭，并包含读者关心的要点⑤。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张⑤。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张⑰。

So what?——读者为什么要关心呢⑯？

写论文要将研究压缩为核心主张⑳，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④、问题及影响⑨。

论文写作关键要素⑬、构建叙事⑰、从研究中提炼出令人感兴趣⑬、重要且独特的结果作为核心主张③，构成一个连贯主题⑰，形成有价值的结论③。

把握写作时机⑪、列出研究收获③，审视其能否为结果提供有力证据③，深入思考他人关注该研究的原因⑤，聚焦难点和亮点⑫。在准备进入写作阶段前③，必须要认真检查关键实验⑨。

突出新颖性⑫、成果要能拓展知识边界⑭。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑥，可借助LLMs了解前人研究⑰。

提供严谨证据▓、通过实验提供证据⑫，实验需要能区分假设⑱，具备可靠性⑰、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⑫，注重证据质量和多样性❸，选好基线并提供详细实验细节⑱。

论文结构解析⑳、摘要：激发阅读兴趣④，简洁呈现核心主张⑱、研究影响⑩，解释关键主张及依据⑯，给出研究的重要结论和意义⑱。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例⑲，对其摘要进行了逐行解析⑩。

引言：介绍研究背景⑧、技术背景⑥，阐述关键贡献⑮、核心证据和研究意义⑤，以列表形式呈现主要贡献⑦。

正文：涵盖背景⑰、方法和结果⑩，解释相关术语和技术⑮，说明实验方法⑧、应用过程和结果①，依实验情况合理组织内容⑯。

：阐述研究局限性⑫，探讨研究的更广泛影响❶、启示和未来方向⑬。

相关工作：说明与前人研究的差异②，解释自身工作的价值⑦，可后置❸，除非对论文动机有重要作用⑪。

附录：放置不适合在正文呈现的信息①，对正文起补充作用①，写作标准相对较低⑮。

写作流程建议⑯、先压缩研究内容⑳，明确核心主张①、动机和关键证据⑰，批判性评估⑬；再迭代扩展⑬，从要点叙事开始⑨，逐步完成引言③、全文大纲③、初稿⑮，不断修改完善⑱。

常见问题及应对策略⑥、针对过度关注发表❸、内容复杂冗长⑱、忽视写作过程等问题❶，作者建议先专注科研再优化投稿②，使用简洁语言⑳，重视写作过程❸，合理安排时间❸。

细心的网友还发现①，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①。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家⑮，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③，并在量化金融领域实习过③，毕业后花了一年时间探索人工智能安全⑥，在人类未来研究所▓、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习❷。

之后⑨，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑩。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队②。

主要研究成果⑳、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑤，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》❷、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等⑧。

他还开发了一些工具和资源⑨，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库⑤、全面的机械可解释性解释器和术语表▓，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道⑳，上面有许多论文讲解和实时研究讲解⑱。

想知道更多关于论文写作的细节⑮，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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