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AI Paper Writing

AI研究论文撰写

A modular skill bundle distilled from “Highly Opinionated Advice on How to Write AI Papers” (Neel Nanda).
The goal is to help you produce papers where readers understand, remember, and believe the narrative.

这是一套提炼自Neel Nanda所著《AI论文撰写的强烈建议》的模块化技能包。
目标是帮助你写出让读者能够理解、记住并信服的论文内容。

North star

核心原则

An ideal paper is a short, rigorous, evidence-based technical story with a takeaway the reader cares about:

What? 1–3 concrete claims that contribute to knowledge
Why? rigorous evidence that supports the claims
So what? motivation + impact: why the reader should care

一篇理想的论文是一个简短、严谨、基于证据的技术故事，带有读者关心的核心结论：

研究内容？ 1–3个具体的、对知识体系有贡献的论点
依据是什么？ 支持这些论点的严谨证据
意义何在？ 研究动机与影响：读者为何需要关注

How to use

使用方法

Pick a workflow below, or jump straight to a module. Each module is independent.

选择以下任一工作流，或直接跳转至对应模块。每个模块相互独立。

Common inputs

通用输入

Your paper text (or section)
Or: a project summary + key results + experiments list

你的论文文本（或章节内容）
或：项目摘要 + 关键结果 + 实验列表

Common outputs

通用输出

claim list (1–3 claims + scope + confidence level)
evidence map (claim → experiments → risks)
rewritten abstract/intro
experiment fixes (baselines, ablations, stronger discriminators)
figure + caption guidance
limitations + discussion guidance

论点清单（1–3个论点 + 适用范围 + 置信度）
证据映射表（论点 → 实验 → 风险点）
重写后的摘要/引言
实验优化建议（基准线、消融实验、更有效的判别器）
图表与图例指导
局限性与讨论部分撰写指导

Workflows

工作流

A) Drafting from scratch (recommended order)

A) 从零开始撰写（推荐顺序）

Compress to claims
Motivation & impact
Novelty & positioning
Evidence & red-teaming
Paper structure overview
Abstract
Introduction
Figures
Main body layering
Discussion & limitations
Related work

提炼核心论点
研究动机与影响
创新性与定位
证据验证与批判性审查
论文结构概述
摘要撰写
引言撰写
图表设计
主体内容分层
讨论与局限性
相关研究

B) Reviewing a draft

B) 草稿审查

Compress to claims (extract what the paper actually claims)
Evidence & red-teaming
Avoid misleading evidence
Abstract
Introduction
Common pitfalls

提炼核心论点（提取论文实际要表达的论点）
证据验证与批判性审查
避免误导性证据
摘要撰写
引言撰写
常见误区

C) Strengthening experiments

C) 实验强化

Experiments design
Baselines + ablations
Avoid misleading evidence
Evidence & red-teaming

实验设计
基准线 + 消融实验
避免误导性证据
证据验证与批判性审查

D) Tightening narrative + clarity

D) 优化叙事与清晰度

Compress to claims
Motivation & impact
Abstract
Introduction
Definitions & layering

提炼核心论点
研究动机与影响
摘要撰写
引言撰写
定义与内容分层

Templates

模板

Abstract template
Intro template
Paper outline template
Evidence audit template
Figure caption template

摘要模板
引言模板
论文大纲模板
证据审核模板
图表图例模板

Modules index

模块索引

00 Overview
01 Compress to claims
02 Motivation & impact
03 Novelty & positioning
04 Evidence & red-teaming
05 Experiments design
06 Avoid misleading evidence
07 Structure: Abstract
08 Structure: Introduction
09 Figures
10 Main body
11 Related work
12 Discussion & limitations
13 Writing process
14 Common pitfalls
15 Checklists

00 概述
01 提炼核心论点
02 研究动机与影响
03 创新性与定位
04 证据验证与批判性审查
05 实验设计
06 避免误导性证据
07 结构：摘要
08 结构：引言
09 图表设计
10 主体内容
11 相关研究
12 讨论与局限性
13 写作流程
14 常见误区
15 检查清单

Acknowledgements

致谢

This was compiled from Neel Nanda's article (Highly Opinionated Advice on How to Write AI Papers)[https://www.alignmentforum.org/s/5GT3yoYM9gRmMEKqL/p/eJGptPbbFPZGLpjsp]

本内容整理自Neel Nanda的文章《AI论文撰写的强烈建议》[https://www.alignmentforum.org/s/5GT3yoYM9gRmMEKqL/p/eJGptPbbFPZGLpjsp]