777电玩城水浒传

闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

NeurIPS投稿数量破纪录了⑮！Deadline还有不到一个月⑫，如何让论文更容易中❸？

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❷，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南❷。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑥、科学诚信的论文⑰，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点❸。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑮。

Neel Nanda认为⑯，研究只有被人们阅读⑫、理解④、参与④，甚至理想情况下相信时❷，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①、基于证据的技术故事③，并包含读者关心的要点⑪。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张①。

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⑬？

写论文要将研究压缩为核心主张⑨，并用严格的实验证据支持❷，同时要让读者明白研究的动机⑩、问题及影响⑲。

论文写作关键要素⑤、构建叙事❷、从研究中提炼出令人感兴趣❶、重要且独特的结果作为核心主张⑲，构成一个连贯主题❶，形成有价值的结论▓。

把握写作时机⑩、列出研究收获⑰，审视其能否为结果提供有力证据⑧，深入思考他人关注该研究的原因①，聚焦难点和亮点⑰。在准备进入写作阶段前②，必须要认真检查关键实验①。

突出新颖性⑪、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⑦，可借助LLMs了解前人研究⑨。

提供严谨证据⑱、通过实验提供证据⑥，实验需要能区分假设④，具备可靠性②、低噪声和统计严谨性⑧。进行消融研究▓，考虑未知因素⑳，避免误导性证据⑦，注重证据质量和多样性⑭，选好基线并提供详细实验细节⑧。

论文结构解析❶、摘要：激发阅读兴趣①，简洁呈现核心主张▓、研究影响▓，解释关键主张及依据❶，给出研究的重要结论和意义⑮。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例②，对其摘要进行了逐行解析⑨。

引言：介绍研究背景❷、技术背景❷，阐述关键贡献❶、核心证据和研究意义④，以列表形式呈现主要贡献⑩。

正文：涵盖背景⑩、方法和结果⑳，解释相关术语和技术⑨，说明实验方法⑪、应用过程和结果⑧，依实验情况合理组织内容④。

：阐述研究局限性⑭，探讨研究的更广泛影响②、启示和未来方向②。

相关工作：说明与前人研究的差异⑦，解释自身工作的价值⑫，可后置⑬，除非对论文动机有重要作用⑧。

附录：放置不适合在正文呈现的信息⑬，对正文起补充作用❸，写作标准相对较低①。

写作流程建议①、先压缩研究内容❷，明确核心主张⑩、动机和关键证据⑰，批判性评估⑥；再迭代扩展⑨，从要点叙事开始④，逐步完成引言❸、全文大纲▓、初稿⑤，不断修改完善⑰。

常见问题及应对策略①、针对过度关注发表❶、内容复杂冗长②、忽视写作过程等问题⑫，作者建议先专注科研再优化投稿⑰，使用简洁语言⑮，重视写作过程⑫，合理安排时间❷。

细心的网友还发现⑫，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❶。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家⑱，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⑬，并在量化金融领域实习过⑲，毕业后花了一年时间探索人工智能安全⑰，在人类未来研究所①、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习⑯。

之后⑳，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⑬。

主要研究成果⑳、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑧，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》❸、《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▓，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库③、全面的机械可解释性解释器和术语表⑨，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道⑱，上面有许多论文讲解和实时研究讲解①。

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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