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可以充30的电玩城

蒋访旋 2025-05-14 房产 0313 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⑱!Deadline还有不到一个月①,如何让论文更容易中❶?

大佬的论文撰写指南它来了❷。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后②,发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南①。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量❷、科学诚信的论文⑦,解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑮。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧❷。

Neel Nanda认为❷,研究只有被人们阅读⑲、理解❷、参与④,甚至理想情况下相信时❸,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⑨、严谨❸、基于证据的技术故事①,并包含读者关心的要点❷。

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⑮。

So what?——读者为什么要关心呢①?

写论文要将研究压缩为核心主张⑱,并用严格的实验证据支持⑨,同时要让读者明白研究的动机⑦、问题及影响⑲。

论文写作关键要素⑲、构建叙事⑱、从研究中提炼出令人感兴趣④、重要且独特的结果作为核心主张⑳,构成一个连贯主题⑨,形成有价值的结论⑳。

把握写作时机⑤、列出研究收获⑱,审视其能否为结果提供有力证据⑤,深入思考他人关注该研究的原因⑮,聚焦难点和亮点⑥。在准备进入写作阶段前③,必须要认真检查关键实验⑲。

突出新颖性⑥、成果要能拓展知识边界⑤。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⑥。

提供严谨证据⑯、通过实验提供证据②,实验需要能区分假设⑦,具备可靠性①、低噪声和统计严谨性❷。进行消融研究⑭,考虑未知因素⑨,避免误导性证据⑥,注重证据质量和多样性⑦,选好基线并提供详细实验细节▓。

论文结构解析③、摘要:激发阅读兴趣❷,简洁呈现核心主张⑮、研究影响⑱,解释关键主张及依据❸,给出研究的重要结论和意义②。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例⑬,对其摘要进行了逐行解析⑭。

引言:介绍研究背景⑯、技术背景③,阐述关键贡献⑭、核心证据和研究意义⑬,以列表形式呈现主要贡献④。

正文:涵盖背景⑭、方法和结果⑤,解释相关术语和技术⑩,说明实验方法⑭、应用过程和结果⑥,依实验情况合理组织内容⑨。

:阐述研究局限性⑳,探讨研究的更广泛影响⑲、启示和未来方向⑤。

相关工作:说明与前人研究的差异⑥,解释自身工作的价值❸,可后置⑪,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⑯,对正文起补充作用④,写作标准相对较低⑫。

写作流程建议⑱、先压缩研究内容②,明确核心主张⑳、动机和关键证据▓,批判性评估⑫;再迭代扩展⑦,从要点叙事开始⑮,逐步完成引言⑫、全文大纲⑮、初稿❶,不断修改完善❷。

常见问题及应对策略⑫、针对过度关注发表③、内容复杂冗长⑬、忽视写作过程等问题③,作者建议先专注科研再优化投稿⑭,使用简洁语言⑭,重视写作过程❷,合理安排时间⑯。

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④。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家⑥,领导着机械可解释性团队⑩。

他在剑桥大学读了纯数学本科⑦,并在量化金融领域实习过⑯,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⑰、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习⑨。

之后❶,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②。

主要研究成果❶、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文①,如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑯、《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▓,包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库❸、全面的机械可解释性解释器和术语表⑭,以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道❷,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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