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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❸！Deadline还有不到一个月▓，如何让论文更容易中⑰？

大佬的论文撰写指南它来了②。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后⑥，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南⑧。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑪、科学诚信的论文①，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑳。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑤。

Neel Nanda认为⑮，研究只有被人们阅读⑩、理解⑪、参与⑭，甚至理想情况下相信时⑨，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⑤、严谨⑳、基于证据的技术故事⑪，并包含读者关心的要点⑮。

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⑨。

So what?——读者为什么要关心呢⑤？

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⑱，同时要让读者明白研究的动机⑳、问题及影响⑦。

论文写作关键要素⑭、构建叙事⑰、从研究中提炼出令人感兴趣❸、重要且独特的结果作为核心主张⑱，构成一个连贯主题⑮，形成有价值的结论⑥。

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

突出新颖性⑫、成果要能拓展知识边界❷。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑦，可借助LLMs了解前人研究⑪。

提供严谨证据⑱、通过实验提供证据❷，实验需要能区分假设❶，具备可靠性⑳、低噪声和统计严谨性⑧。进行消融研究①，考虑未知因素④，避免误导性证据❸，注重证据质量和多样性⑩，选好基线并提供详细实验细节⑮。

论文结构解析⑩、摘要：激发阅读兴趣▓，简洁呈现核心主张❷、研究影响⑧，解释关键主张及依据⑳，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⑯，对其摘要进行了逐行解析⑰。

引言：介绍研究背景❸、技术背景⑩，阐述关键贡献⑰、核心证据和研究意义⑲，以列表形式呈现主要贡献⑭。

正文：涵盖背景❷、方法和结果❸，解释相关术语和技术⑰，说明实验方法⑤、应用过程和结果⑨，依实验情况合理组织内容⑦。

：阐述研究局限性③，探讨研究的更广泛影响⑳、启示和未来方向⑰。

相关工作：说明与前人研究的差异⑪，解释自身工作的价值▓，可后置⑰，除非对论文动机有重要作用❸。

附录：放置不适合在正文呈现的信息⑳，对正文起补充作用④，写作标准相对较低④。

写作流程建议❷、先压缩研究内容⑥，明确核心主张⑲、动机和关键证据①，批判性评估⑳；再迭代扩展❶，从要点叙事开始⑬，逐步完成引言④、全文大纲⑦、初稿⑬，不断修改完善⑰。

常见问题及应对策略②、针对过度关注发表⑩、内容复杂冗长⑧、忽视写作过程等问题❷，作者建议先专注科研再优化投稿❸，使用简洁语言⑮，重视写作过程⑩，合理安排时间❸。

细心的网友还发现⑬，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⑳。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家⑭，领导着机械可解释性团队②。

他在剑桥大学读了纯数学本科⑭，并在量化金融领域实习过⑥，毕业后花了一年时间探索人工智能安全▓，在人类未来研究所⑤、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习②。

之后⑩，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⑰。

主要研究成果⑲、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文❷，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑬、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等⑯。

他还开发了一些工具和资源⑩，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库②、全面的机械可解释性解释器和术语表⑳，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道❸，上面有许多论文讲解和实时研究讲解❶。

想知道更多关于论文写作的细节⑯，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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