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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❷！Deadline还有不到一个月⑥，如何让论文更容易中④？

大佬的论文撰写指南它来了⑮。

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③。

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⑨，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑭。

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⑤，研究只有被人们阅读▓、理解④、参与⑩，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③、严谨▓、基于证据的技术故事⑧，并包含读者关心的要点⑦。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张⑥。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张⑩。

So what?——读者为什么要关心呢⑯？

写论文要将研究压缩为核心主张⑮，并用严格的实验证据支持⑰，同时要让读者明白研究的动机⑫、问题及影响▓。

论文写作关键要素⑫、构建叙事⑯、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⑬，构成一个连贯主题⑯，形成有价值的结论③。

把握写作时机❸、列出研究收获⑲，审视其能否为结果提供有力证据❶，深入思考他人关注该研究的原因❸，聚焦难点和亮点①。在准备进入写作阶段前⑦，必须要认真检查关键实验❷。

突出新颖性⑰、成果要能拓展知识边界④。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑤，可借助LLMs了解前人研究⑩。

提供严谨证据⑤、通过实验提供证据⑪，实验需要能区分假设⑳，具备可靠性③、低噪声和统计严谨性③。进行消融研究⑫，考虑未知因素⑮，避免误导性证据⑱，注重证据质量和多样性⑦，选好基线并提供详细实验细节⑮。

论文结构解析⑦、摘要：激发阅读兴趣⑩，简洁呈现核心主张⑧、研究影响⑰，解释关键主张及依据③，给出研究的重要结论和意义⑩。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例③，对其摘要进行了逐行解析⑦。

引言：介绍研究背景⑳、技术背景❸，阐述关键贡献⑯、核心证据和研究意义⑧，以列表形式呈现主要贡献⑱。

正文：涵盖背景⑥、方法和结果⑲，解释相关术语和技术⑫，说明实验方法⑪、应用过程和结果⑨，依实验情况合理组织内容⑮。

：阐述研究局限性⑯，探讨研究的更广泛影响⑪、启示和未来方向⑰。

相关工作：说明与前人研究的差异▓，解释自身工作的价值⑦，可后置⑱，除非对论文动机有重要作用⑲。

附录：放置不适合在正文呈现的信息⑯，对正文起补充作用⑬，写作标准相对较低⑱。

写作流程建议⑧、先压缩研究内容⑰，明确核心主张③、动机和关键证据⑪，批判性评估⑧；再迭代扩展❸，从要点叙事开始②，逐步完成引言⑨、全文大纲⑭、初稿⑭，不断修改完善⑯。

常见问题及应对策略⑳、针对过度关注发表⑳、内容复杂冗长⑤、忽视写作过程等问题⑱，作者建议先专注科研再优化投稿⑮，使用简洁语言⑲，重视写作过程❶，合理安排时间②。

细心的网友还发现②，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⑥。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家⑲，领导着机械可解释性团队⑫。

他在剑桥大学读了纯数学本科①，并在量化金融领域实习过⑳，毕业后花了一年时间探索人工智能安全④，在人类未来研究所④、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习❸。

之后③，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑱。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑤。

主要研究成果❷、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑯，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑯、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等③。

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❶、全面的机械可解释性解释器和术语表②，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道⑯，上面有许多论文讲解和实时研究讲解⑩。

想知道更多关于论文写作的细节⑦，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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