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赵冰萍 2025-05-14 篮球 9819 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③。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后①,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④、科学诚信的论文❷,解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑯。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑧。

Neel Nanda认为⑱,研究只有被人们阅读⑩、理解⑮、参与⑭,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⑰、严谨①、基于证据的技术故事⑪,并包含读者关心的要点⑱。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张❷。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张⑤。

So what?——读者为什么要关心呢⑫?

写论文要将研究压缩为核心主张⑤,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⑪、问题及影响③。

论文写作关键要素④、构建叙事⑲、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❷,构成一个连贯主题❷,形成有价值的结论②。

把握写作时机⑩、列出研究收获④,审视其能否为结果提供有力证据❸,深入思考他人关注该研究的原因⑲,聚焦难点和亮点⑲。在准备进入写作阶段前①,必须要认真检查关键实验⑧。

突出新颖性⑭、成果要能拓展知识边界⑬。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑬,可借助LLMs了解前人研究▓。

提供严谨证据⑬、通过实验提供证据⑰,实验需要能区分假设⑱,具备可靠性①、低噪声和统计严谨性❶。进行消融研究❸,考虑未知因素⑥,避免误导性证据⑧,注重证据质量和多样性⑫,选好基线并提供详细实验细节⑲。

论文结构解析⑬、摘要:激发阅读兴趣⑨,简洁呈现核心主张⑱、研究影响⑪,解释关键主张及依据⑯,给出研究的重要结论和意义⑳。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例⑦,对其摘要进行了逐行解析⑦。

引言:介绍研究背景⑦、技术背景⑯,阐述关键贡献⑫、核心证据和研究意义⑮,以列表形式呈现主要贡献⑳。

正文:涵盖背景❸、方法和结果⑨,解释相关术语和技术⑲,说明实验方法⑫、应用过程和结果❷,依实验情况合理组织内容⑩。

:阐述研究局限性⑤,探讨研究的更广泛影响⑨、启示和未来方向⑯。

相关工作:说明与前人研究的差异⑲,解释自身工作的价值①,可后置⑰,除非对论文动机有重要作用⑩。

附录:放置不适合在正文呈现的信息❸,对正文起补充作用⑦,写作标准相对较低②。

写作流程建议❸、先压缩研究内容⑧,明确核心主张③、动机和关键证据⑦,批判性评估⑧;再迭代扩展⑥,从要点叙事开始⑪,逐步完成引言④、全文大纲⑬、初稿⑤,不断修改完善⑲。

常见问题及应对策略❶、针对过度关注发表⑦、内容复杂冗长⑯、忽视写作过程等问题❸,作者建议先专注科研再优化投稿⑯,使用简洁语言⑨,重视写作过程②,合理安排时间⑥。

细心的网友还发现⑳,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①。

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⑰。

他在剑桥大学读了纯数学本科⑯,并在量化金融领域实习过⑭,毕业后花了一年时间探索人工智能安全①,在人类未来研究所▓、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习⑨。

之后③,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⑭。

主要研究成果⑱、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑭,如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑤、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等⑬。

他还开发了一些工具和资源❷,包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库⑭、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▓,上面有许多论文讲解和实时研究讲解⑥。

想知道更多关于论文写作的细节❷,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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