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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）

  1. Compress to claims
  2. Motivation & impact
  3. Novelty & positioning
  4. Evidence & red-teaming
  5. Paper structure overview
  6. Abstract
  7. Introduction
  8. Figures
  9. Main body layering
  10. Discussion & limitations
  11. Related work
  1. 提炼核心论点
  2. 研究动机与影响
  3. 创新性与定位
  4. 证据验证与批判性审查
  5. 论文结构概述
  6. 摘要撰写
  7. 引言撰写
  8. 图表设计
  9. 主体内容分层
  10. 讨论与局限性
  11. 相关研究

B) Reviewing a draft

B) 草稿审查

  1. Compress to claims (extract what the paper actually claims)
  2. Evidence & red-teaming
  3. Avoid misleading evidence
  4. Abstract
  5. Introduction
  6. Common pitfalls
  1. 提炼核心论点（提取论文实际要表达的论点）
  2. 证据验证与批判性审查
  3. 避免误导性证据
  4. 摘要撰写
  5. 引言撰写
  6. 常见误区

C) Strengthening experiments

C) 实验强化

  1. Experiments design
  2. Baselines + ablations
  3. Avoid misleading evidence
  4. Evidence & red-teaming
  1. 实验设计
  2. 基准线 + 消融实验
  3. 避免误导性证据
  4. 证据验证与批判性审查

D) Tightening narrative + clarity

D) 优化叙事与清晰度

  1. Compress to claims
  2. Motivation & impact
  3. Abstract
  4. Introduction
  5. Definitions & layering
  1. 提炼核心论点
  2. 研究动机与影响
  3. 摘要撰写
  4. 引言撰写
  5. 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]