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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⑱！Deadline还有不到一个月⑲，如何让论文更容易中③？

大佬的论文撰写指南它来了⑬。

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⑪。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑨、科学诚信的论文❷，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点❶。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑪。

Neel Nanda认为❸，研究只有被人们阅读⑫、理解⑱、参与⑯，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⑱、严谨⑬、基于证据的技术故事④，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⑱。

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⑤？

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⑩，同时要让读者明白研究的动机⑬、问题及影响④。

论文写作关键要素⑱、构建叙事⑯、从研究中提炼出令人感兴趣⑨、重要且独特的结果作为核心主张❷，构成一个连贯主题⑥，形成有价值的结论⑧。

把握写作时机⑬、列出研究收获⑥，审视其能否为结果提供有力证据⑦，深入思考他人关注该研究的原因⑨，聚焦难点和亮点⑨。在准备进入写作阶段前⑲，必须要认真检查关键实验⑫。

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⑪，可借助LLMs了解前人研究⑭。

提供严谨证据⑦、通过实验提供证据⑭，实验需要能区分假设▓，具备可靠性⑨、低噪声和统计严谨性⑨。进行消融研究▓，考虑未知因素❶，避免误导性证据⑰，注重证据质量和多样性③，选好基线并提供详细实验细节⑫。

论文结构解析⑦、摘要：激发阅读兴趣⑫，简洁呈现核心主张①、研究影响⑲，解释关键主张及依据③，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⑰，对其摘要进行了逐行解析⑯。

引言：介绍研究背景⑤、技术背景①，阐述关键贡献①、核心证据和研究意义⑧，以列表形式呈现主要贡献❸。

正文：涵盖背景⑤、方法和结果❶，解释相关术语和技术⑯，说明实验方法⑯、应用过程和结果❷，依实验情况合理组织内容⑭。

：阐述研究局限性⑩，探讨研究的更广泛影响②、启示和未来方向⑥。

相关工作：说明与前人研究的差异⑮，解释自身工作的价值④，可后置⑲，除非对论文动机有重要作用⑥。

附录：放置不适合在正文呈现的信息⑰，对正文起补充作用❸，写作标准相对较低⑲。

写作流程建议❸、先压缩研究内容⑯，明确核心主张▓、动机和关键证据③，批判性评估⑰；再迭代扩展②，从要点叙事开始⑳，逐步完成引言⑨、全文大纲⑳、初稿⑰，不断修改完善③。

常见问题及应对策略⑱、针对过度关注发表④、内容复杂冗长②、忽视写作过程等问题⑰，作者建议先专注科研再优化投稿❸，使用简洁语言④，重视写作过程⑧，合理安排时间⑭。

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❶。

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❸。

他在剑桥大学读了纯数学本科②，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⑫，在人类未来研究所①、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习❸。

之后⑤，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑧。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑯。

主要研究成果⑲、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文③，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑲、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等❸。

他还开发了一些工具和资源⑰，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❸，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道⑭，上面有许多论文讲解和实时研究讲解▓。

想知道更多关于论文写作的细节⑱，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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