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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⑬！Deadline还有不到一个月⑤，如何让论文更容易中⑲？

大佬的论文撰写指南它来了⑪。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后▓，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南⑭。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑭、科学诚信的论文⑬，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑩。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑫。

Neel Nanda认为⑬，研究只有被人们阅读⑱、理解⑰、参与❸，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⑳、严谨⑩、基于证据的技术故事❸，并包含读者关心的要点❶。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张⑯。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张⑳。

So what?——读者为什么要关心呢④？

写论文要将研究压缩为核心主张⑫，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④、问题及影响⑬。

论文写作关键要素⑯、构建叙事⑭、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⑦，构成一个连贯主题⑪，形成有价值的结论⑥。

把握写作时机⑳、列出研究收获⑮，审视其能否为结果提供有力证据⑩，深入思考他人关注该研究的原因❶，聚焦难点和亮点⑭。在准备进入写作阶段前②，必须要认真检查关键实验▓。

突出新颖性⑳、成果要能拓展知识边界②。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑩，可借助LLMs了解前人研究⑮。

提供严谨证据⑬、通过实验提供证据⑨，实验需要能区分假设⑳，具备可靠性④、低噪声和统计严谨性⑫。进行消融研究⑤，考虑未知因素⑤，避免误导性证据⑰，注重证据质量和多样性⑬，选好基线并提供详细实验细节⑭。

论文结构解析④、摘要：激发阅读兴趣⑳，简洁呈现核心主张⑬、研究影响③，解释关键主张及依据⑲，给出研究的重要结论和意义❷。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例⑤，对其摘要进行了逐行解析⑦。

引言：介绍研究背景①、技术背景⑲，阐述关键贡献①、核心证据和研究意义⑰，以列表形式呈现主要贡献❷。

正文：涵盖背景②、方法和结果④，解释相关术语和技术②，说明实验方法⑱、应用过程和结果❸，依实验情况合理组织内容⑫。

：阐述研究局限性⑬，探讨研究的更广泛影响⑤、启示和未来方向⑨。

相关工作：说明与前人研究的差异❸，解释自身工作的价值②，可后置⑫，除非对论文动机有重要作用①。

附录：放置不适合在正文呈现的信息⑧，对正文起补充作用⑩，写作标准相对较低⑭。

写作流程建议⑦、先压缩研究内容⑰，明确核心主张⑧、动机和关键证据⑲，批判性评估⑰；再迭代扩展❸，从要点叙事开始❸，逐步完成引言⑲、全文大纲⑰、初稿⑯，不断修改完善④。

常见问题及应对策略⑨、针对过度关注发表⑲、内容复杂冗长⑲、忽视写作过程等问题⑰，作者建议先专注科研再优化投稿⑦，使用简洁语言⑳，重视写作过程③，合理安排时间⑩。

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❸。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家❷，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⑰，并在量化金融领域实习过❸，毕业后花了一年时间探索人工智能安全⑳，在人类未来研究所②、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习⑧。

之后⑦，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑳。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队❶。

主要研究成果⑧、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑲，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑲、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等⑦。

他还开发了一些工具和资源⑥，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库▓、全面的机械可解释性解释器和术语表❷，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道①，上面有许多论文讲解和实时研究讲解⑰。

想知道更多关于论文写作的细节⑳，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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