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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⑨！Deadline还有不到一个月⑦，如何让论文更容易中④？

大佬的论文撰写指南它来了⑨。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后⑧，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南⑮。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑱、科学诚信的论文⑳，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点②。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧⑯。

Neel Nanda认为⑭，研究只有被人们阅读⑪、理解⑮、参与⑧，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⑬、严谨⑪、基于证据的技术故事①，并包含读者关心的要点⑰。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张⑭。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张④。

So what?——读者为什么要关心呢⑪？

写论文要将研究压缩为核心主张⑳，并用严格的实验证据支持❸，同时要让读者明白研究的动机⑧、问题及影响⑧。

论文写作关键要素②、构建叙事⑰、从研究中提炼出令人感兴趣①、重要且独特的结果作为核心主张▓，构成一个连贯主题⑳，形成有价值的结论⑦。

把握写作时机⑥、列出研究收获③，审视其能否为结果提供有力证据⑭，深入思考他人关注该研究的原因❷，聚焦难点和亮点⑰。在准备进入写作阶段前⑳，必须要认真检查关键实验⑤。

突出新颖性⑦、成果要能拓展知识边界⑩。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性❸，可借助LLMs了解前人研究⑮。

提供严谨证据⑰、通过实验提供证据⑱，实验需要能区分假设⑭，具备可靠性③、低噪声和统计严谨性⑯。进行消融研究⑧，考虑未知因素⑲，避免误导性证据③，注重证据质量和多样性❶，选好基线并提供详细实验细节⑧。

论文结构解析❸、摘要：激发阅读兴趣⑧，简洁呈现核心主张⑫、研究影响⑬，解释关键主张及依据⑳，给出研究的重要结论和意义⑤。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❶。

引言：介绍研究背景▓、技术背景⑥，阐述关键贡献⑦、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⑫、方法和结果❷，解释相关术语和技术❶，说明实验方法❶、应用过程和结果⑱，依实验情况合理组织内容⑱。

：阐述研究局限性⑧，探讨研究的更广泛影响⑬、启示和未来方向⑩。

相关工作：说明与前人研究的差异③，解释自身工作的价值⑰，可后置③，除非对论文动机有重要作用⑭。

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

写作流程建议▓、先压缩研究内容⑳，明确核心主张④、动机和关键证据❸，批判性评估⑧；再迭代扩展⑦，从要点叙事开始②，逐步完成引言⑨、全文大纲▓、初稿⑰，不断修改完善⑭。

常见问题及应对策略④、针对过度关注发表❶、内容复杂冗长⑭、忽视写作过程等问题⑲，作者建议先专注科研再优化投稿⑮，使用简洁语言⑳，重视写作过程①，合理安排时间⑱。

细心的网友还发现⑰，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⑬。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家③，领导着机械可解释性团队⑪。

他在剑桥大学读了纯数学本科⑲，并在量化金融领域实习过⑩，毕业后花了一年时间探索人工智能安全⑬，在人类未来研究所③、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习②。

之后②，他在Anthropic担任语言模型可解释性研究员⑰。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑰。

主要研究成果⑭、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文⑳，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑳、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等⑱。

他还开发了一些工具和资源⑬，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库⑲、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①，上面有许多论文讲解和实时研究讲解❸。

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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