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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⑬！Deadline还有不到一个月⑰，如何让论文更容易中⑰？

大佬的论文撰写指南它来了④。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后⑰，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南④。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑳、科学诚信的论文⑫，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⑥。

Neel Nanda认为③，研究只有被人们阅读❸、理解⑦、参与⑱，甚至理想情况下相信时⑮，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⑲、严谨⑳、基于证据的技术故事⑥，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⑪。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张⑥。

So what?——读者为什么要关心呢①？

写论文要将研究压缩为核心主张⑫，并用严格的实验证据支持⑪，同时要让读者明白研究的动机③、问题及影响⑭。

论文写作关键要素⑳、构建叙事③、从研究中提炼出令人感兴趣⑭、重要且独特的结果作为核心主张①，构成一个连贯主题③，形成有价值的结论⑱。

把握写作时机⑱、列出研究收获⑥，审视其能否为结果提供有力证据⑱，深入思考他人关注该研究的原因⑭，聚焦难点和亮点⑥。在准备进入写作阶段前②，必须要认真检查关键实验❸。

突出新颖性⑯、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❷，可借助LLMs了解前人研究⑲。

提供严谨证据❶、通过实验提供证据③，实验需要能区分假设①，具备可靠性▓、低噪声和统计严谨性⑦。进行消融研究⑤，考虑未知因素⑱，避免误导性证据❶，注重证据质量和多样性⑳，选好基线并提供详细实验细节⑱。

论文结构解析▓、摘要：激发阅读兴趣②，简洁呈现核心主张⑦、研究影响⑩，解释关键主张及依据④，给出研究的重要结论和意义⑯。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例⑩，对其摘要进行了逐行解析⑧。

引言：介绍研究背景⑮、技术背景⑰，阐述关键贡献⑲、核心证据和研究意义⑩，以列表形式呈现主要贡献⑧。

正文：涵盖背景④、方法和结果⑯，解释相关术语和技术②，说明实验方法⑤、应用过程和结果⑱，依实验情况合理组织内容④。

：阐述研究局限性⑤，探讨研究的更广泛影响①、启示和未来方向⑩。

相关工作：说明与前人研究的差异⑧，解释自身工作的价值⑫，可后置③，除非对论文动机有重要作用⑰。

附录：放置不适合在正文呈现的信息⑨，对正文起补充作用①，写作标准相对较低⑳。

写作流程建议⑳、先压缩研究内容⑰，明确核心主张⑲、动机和关键证据▓，批判性评估⑨；再迭代扩展⑪，从要点叙事开始⑱，逐步完成引言⑰、全文大纲⑭、初稿⑭，不断修改完善⑫。

常见问题及应对策略⑨、针对过度关注发表⑪、内容复杂冗长④、忽视写作过程等问题⑮，作者建议先专注科研再优化投稿⑨，使用简洁语言④，重视写作过程⑨，合理安排时间⑨。

细心的网友还发现⑥，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③。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家⑩，领导着机械可解释性团队▓。

他在剑桥大学读了纯数学本科⑤，并在量化金融领域实习过⑯，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⑫、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⑲。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队⑥。

主要研究成果⑧、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文▓，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑰、《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①，包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库❸、全面的机械可解释性解释器和术语表⑤，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⑯。

想知道更多关于论文写作的细节⑤，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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