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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⑩！Deadline还有不到一个月⑱，如何让论文更容易中⑩？

大佬的论文撰写指南它来了⑩。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后❷，发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南⑤。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量⑩、科学诚信的论文⑧，解决在表达上“晦涩难懂”的痛点⑫。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧❸。

Neel Nanda认为⑮，研究只有被人们阅读❸、理解⑭、参与⑨，甚至理想情况下相信时❶，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⑯、严谨⑦、基于证据的技术故事⑮，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⑲。

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⑪？

写论文要将研究压缩为核心主张⑩，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④、问题及影响⑥。

论文写作关键要素▓、构建叙事⑬、从研究中提炼出令人感兴趣⑳、重要且独特的结果作为核心主张⑱，构成一个连贯主题②，形成有价值的结论⑪。

把握写作时机⑰、列出研究收获⑧，审视其能否为结果提供有力证据⑤，深入思考他人关注该研究的原因①，聚焦难点和亮点⑨。在准备进入写作阶段前▓，必须要认真检查关键实验⑲。

突出新颖性③、成果要能拓展知识边界❶。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性⑧，可借助LLMs了解前人研究④。

提供严谨证据⑮、通过实验提供证据⑤，实验需要能区分假设⑱，具备可靠性⑧、低噪声和统计严谨性⑳。进行消融研究⑨，考虑未知因素❷，避免误导性证据①，注重证据质量和多样性⑰，选好基线并提供详细实验细节⑩。

论文结构解析⑨、摘要：激发阅读兴趣⑨，简洁呈现核心主张⑰、研究影响⑪，解释关键主张及依据⑲，给出研究的重要结论和意义⑬。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例⑬，对其摘要进行了逐行解析⑱。

引言：介绍研究背景①、技术背景④，阐述关键贡献❶、核心证据和研究意义⑪，以列表形式呈现主要贡献④。

正文：涵盖背景⑩、方法和结果⑱，解释相关术语和技术③，说明实验方法⑯、应用过程和结果❶，依实验情况合理组织内容⑨。

：阐述研究局限性⑤，探讨研究的更广泛影响⑬、启示和未来方向⑯。

相关工作：说明与前人研究的差异⑨，解释自身工作的价值⑮，可后置⑳，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⑦，对正文起补充作用①，写作标准相对较低⑬。

写作流程建议⑰、先压缩研究内容⑳，明确核心主张⑥、动机和关键证据⑫，批判性评估⑪；再迭代扩展⑳，从要点叙事开始⑧，逐步完成引言⑥、全文大纲⑭、初稿❷，不断修改完善⑱。

常见问题及应对策略❸、针对过度关注发表③、内容复杂冗长⑬、忽视写作过程等问题⑯，作者建议先专注科研再优化投稿⑯，使用简洁语言❸，重视写作过程④，合理安排时间⑫。

细心的网友还发现⑧，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⑮。

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⑳。

他在剑桥大学读了纯数学本科⑩，并在量化金融领域实习过⑱，毕业后花了一年时间探索人工智能安全⑭，在人类未来研究所⑲、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习⑦。

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

主要研究成果⑥、Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文④，如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》⑬、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等❷。

他还开发了一些工具和资源❸，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⑧，以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道⑩，上面有许多论文讲解和实时研究讲解❶。

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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