论文DAY2：如何撰写AI会议论文

从头开始构建论文

本节概述了从头开始编写 AI 论文，涵盖核心思想、整个框架、引言和相关工作。

找到核心思想

您可能有有趣的发现和实验结果，但您不确定如何定义核心主题。大多数已发表论文的主要贡献恰好属于以下三类之一（来自 Nowozion）：

洞察：你对已经存在的东西有一个解释。

性能：您可以做得更好。

能力：您可以做一些以前做不到的事情。

确定您工作的核心优势，并在论文的早期强调它们。这样，读者就可以满怀期待地阅读其余部分。您也可以从其他方面进一步扩展整体新颖性。新奇似乎难以捉摸，它是什么？关键研究主题、高效的解决方案和创新的技术贡献是促成论文新颖性的主要因素。例如，由于它们有可能影响整个领域，许多早期有影响力的深度学习作品都来自基础模型研究。RAFT/NeRF 方法因其出色的性能吸引了大量研究人员，并且它们涉及大量超出其核心思想的工程处理。“批量归一化”和“残差学习”等技术因其有效性而受到推崇。通过强调您作品的新颖性，您将能够辨别哪些方面值得付出努力，哪些是无关紧要的细节。 

要点： 清楚地理解与以前方法相比的增量，并找到一两个核心思想。 

当读者阅读论文时，他们会寻求新的见解。一篇好的论文应该有容易记住的优点。您应该完善您的中心思想，直到您确信人们会渴望了解它们并广泛分享它们。特别值得注意的是，有些想法可能很棒，但如果它们缺乏原创性，则不建议在论文中详细描述它们。在写论文时，重点应该是提供新颖、独特和有价值的见解，以吸引读者的注意力并激发他们的兴趣。

不要低估你自己作品的新颖性。深入研究以揭示基本原则。如果 ResNet 论文被改写为：“我们使用大量3×3基于前两者的卷积（受 VGGNet 启发）和并行快捷方式（从 GoogleNet 简化）“，那么它也将成为一篇没有新意的论文。ResNet 的路线是提出一个问题，抽象出底层原理，提出自己的解决方案和具体实现，并通过实验验证。这可能不能完全反映他们的研究过程，但它有效地展示了他们的发现。

要点：发现新现象和分享新想法比性能提升更重要。

大量优秀的论文通常会在实验中显示出强大的结果。这会让人们认为好的结果才是论文中最重要的。但实际上，实验结果只是新发现的证明。结果的微小改进并不总是意味着新的知识。当你写一篇论文时，首先要考虑读者可以从你的作品中学到什么新东西——而不仅仅是炫耀比别人更好的结果。

构建框架

要点：摘要 - 简介 - 主体，逐渐展开。每个部分都是自完成的。

论文的典型结构包括 1.摘要，2.引言，以及 3.主体，包括相关工作、方法、实验、讨论、结论和参考文献等部分。我们可以将这个结构分解为三个层次。在每个级别，您都应该致力于传达全面的研究叙述。每个级别都是前一个级别的扩展。有了这种理解，让我们探索如何有效地呈现研究故事。对于那些刚开始的人，建议先专注于完成论文的主体。

要点：考虑目标受众，介绍有价值的发现，而不是曲折的研究过程。

在坚持核心思想的同时，开始概述您打算在论文中呈现的内容。首先制作一张简单的幻灯片，向同行、同事或导师展示您的研究方法和成就，以评估他们的理解。有意识地从不熟悉您工作的研究人员那里寻求反馈，以确定理解方面的潜在差距可能是有益的。与实验过程不同，建议强调有价值的新颖性，避免呈现研究的不完整或复杂的方面。研究人员都明白研究的痛苦，但苦涩的刻画只适合作为项目的后记。从读者的角度不断审查和完善您的演示文稿，直到它易于理解。

如果您觉得您的实验原理缺乏严谨性，则可能还需要用额外的实验来补充您的工作。同时，建议进行彻底的文献研究，最好确定几篇具有高度相关主题的论文。将这些视为您论文的潜在竞争对手，并检查他们是否有需要改进的领域。反思哪些方面会吸引社区并突出它们，同时尽量减少包含陈词滥调的内容。 

要点：围绕贡献陈述，在结果部分进行深入且扎实的分析。

许多读者在决定阅读整篇论文之前，最初会通过检查结果来评估该方法的有效性。他们将查看您的贡献是否与实验结果一致。即使对您的方法的有效性有很强的信心，您也可能需要额外的比较和消融实验。重要的是，制作更多的表格和图示，并选择最有意义的部分进行展示。诚实和客观至关重要，尤其需要避免夸大其词。如果担心可能有过度的表述，建议与同行讨论。

撰写简介

有了上述材料后，你可以开始尝试撰写论文的引言。关于引言的结构，我们直接引用了教科书中的建议（来自 Elena）：

步骤 1. 建立研究领域
a. 展示该研究领域的重要性、核心地位、趣味性或某种问题性；

步骤 2. 找到研究空白
a. 指出以往研究中的不足，或以某种方式扩展已有知识；

步骤 3. 占据研究空白
a. 概述研究目的或说明当前研究的性质；
b. 列出研究问题或假设；
c. 公布主要研究发现；
d. 阐明当前研究的价值；
e. 说明论文的结构。

额外建议：

a. Knuth：时刻将读者放在首位；

b. 直奔主题，不要写过多与论文主题无关的内容。论文的新颖和有趣之处应尽早展现；

c. 花更多篇幅描述原创性和新颖性的想法；

d. 尊重前人的研究工作，在指出不足之前先肯定其历史贡献；

e. 考虑使用一个“第一页图示”来突出论文最重要的部分，吸引读者的注意力。

正如我们之前提到的，正文其实是引言的扩展版本。通常，补充更多实验细节后的引言就构成了论文的正文部分。

描述相关工作

要点总结：普通的做法是正确地描述历史背景，而更好的方法是强调不同方法与你的工作之间的关系。

这一部分通常不会包含在引言中。论文通常有一个单独的部分专门讨论相关工作，包括一些背景研究和竞品工作。找到与你的论文最相关的三到四个主题，并概述每个主题下的历史演进过程。不要单纯罗列其他技术的缺点，而是说明你如何在它们的基础上改进。

可以先写一份独立于你工作的文献综述。在对已有方法进行分类和排序时（例如称某一方法为先驱），务必注意讨论的准确性。如果不够自信，可以参考你引用的论文中的“相关工作”部分。最后，从一个更适合展示你论文独特性的角度重写这一部分，以突显你的研究贡献和创新点。

提升可读性

“写作历经岁月，它的优点和缺点只有作者的心才知道。（文章千古事，得失寸心知）“—— 杜甫

“有史以来最好的写作指导：好文章都是从坏文章改出来的。我从斯蒂芬·金那里学到的。至于斯蒂芬·金从哪儿学来的，我不知道。我把这个传给你，你也告诉你的学生。—— 罗伯特·韦斯

要点：部分越突出，你投入的时间就越多。

接下来，我们主要讨论细节的润色。目前，像 ChatGPT 和 Claude 这样的 AI 助手已经能够轻松帮助作者解决英文写作中的基本问题。我们也推荐中国地区的作者使用 跃问 或 豆包 等工具。你可以让 AI 生成多个版本，从中挑选最合适的那一个。在使用这些工具时，请记住：优先保证清晰度，而不是追求华丽的风格。

让我们继续讨论那些不容易通过自动化处理的问题。我们将使用以下概念来衡量论文的可读性：逻辑强度、可辩护性、困惑时间和信息密度。基于这些概念，我们将提供一些实用的建议和技巧，以提高论文的可读性。 

增强逻辑强度

要点：不要误用或滥用连接词。

在学术写作中，逻辑连贯性比优雅的词汇更重要。逻辑连贯性植根于逻辑本身，而不是连接词。我们应该将连接词视为平滑语言的增强功能，而不是使用它们来人为地构建句子逻辑。连接词和实际逻辑之间的错位可能会令人困惑，并大大降低可读性。以下是一些具体示例：

我们认为问题 A 很关键。为此，我们提出了方法 B。

“至此”是指哪一端？事实上，前面的上下文只提出了一个观点，没有指定任何行动或目标，所以这个连接词的使用本质上是不正确的。连接词必须在语法上正确。

系统由三个模块组成。首先是模块 A……其次是模块 B……最后但同样重要的是模块 C……

在这里，几个连接词对这三个原本没有顺序关系的事物施加了一定的顺序。我们不应该使用连接词来创建逻辑关系。最好分别介绍这三个模块。

考虑可辩护性

当我们写作时，我们应该考虑读者可能会如何发现我们写的每一句话的缺点。如果他们相信一些看起来错误的事情，他们可能会怀疑整篇论文。为了提高论文的可信度，我们需要尽量减少被质疑的可能性。

要点：根据参考资料和事实做出陈述。

当我们写“问题 A 是这个领域的一个痛点，还没有解决”时，我们应该考虑到读者可能会问，“为什么这是一个痛点？后果有多严重？这个后果对最终的表现有重大影响吗？这需要添加适当的参考资料。

据报道，问题 A 导致了……[1, 2, 3] 和……[4, 5]，这对于……至关重要，因为……[6, 7, 8]。

在讨论论文的结果时，更需要严谨：

性能提高，这归因于 XXX...

证据应放在显著位置;

这种改进可能是用 XXX ...

可以显示一些间接证据，例如可视化。

尽可能客观，避免夸大其词。

缩短混淆时间

“困惑时间”是读者在阅读过程中从“嗯，这是什么”到“哦，我明白了”时刻所花费的时间之和。论文的总混淆时间越短，可读性就越高，读者就越平静。

要点：当一个概念被提出时，尽可能地解释它。

建议在给出组件名称后直接解释其本质;例如，“我们提出了 XXX，它是用两层多层感知器 （MLP） 实现的。如果一个概念不容易解释，可以通过参考文献来补充。

要点：解决相对代词歧义。

如果无法使长句完全明确，则应将其分解为短句。很大一部分读者不是母语人士，花哨的句子结构并不能获得加分。

要点： 经常使用主题句，最好在段落的开头。

读者可能无法快速理解所有细节，此时读者可以通过主题句快速获取主要信息，以免影响整体阅读体验

提高信息密度

“信息密度”是指文本向读者提供有效信息的效率。低信息密度可能会导致读者失去注意力并质疑专业知识。

要点：尽快切入正题。

每个部分的开头可能会谈论历史。尽量不要冗长。“不要写不相关的内容，也不应该写大多数读者已经熟悉的事情。”讨论人类写作技能的发展，肯定会阻止我们的绝大多数读者。

要点：文本和图表都应该适当详细或简洁。

使用适当的布局来平衡文本和视觉效果。避免常见的陷阱，例如只突出显示几个关键点的大型图表。或者一段很长的文章，描述实验细节和超参数，这真的应该放在附录中。

要点：重要的解释和阐明应尽可能接近图表。

理想的情况是每个图表都可以独立于正文来理解。在标题中，尽量清楚地说明主题和关键结论。如果图表中有缩写，最好有一个解释。

如果要强调表 5 中的某个结果，最好将分析该结果的句子与表 5 放在同一页上，并且最好在该句子前后包含“表 5”一词。这是因为读者可能不会仔细阅读您写的文本，而是先查看图表，然后再查找与图表内容相关的文本。当他们在表 5 中看到一个引人注目的结果并感到好奇时，他们可能会使用 PDF 阅读器中的搜索功能搜索“表 5”。

不要指望读者从复杂的表格中自己弄清楚谁应该与谁进行比较以得出结论。我们应该把我们想要比较的内容放进去。如果这样的表格难以设计，那么值得多次重复某个结果（通常是需要与几组结果进行比较的基线），即使这意味着牺牲优雅。没有人会因为表格不优雅而拒绝你的论文，但如果表格不清晰，那就非常烦人了。

首先，避免犯错误。在考虑其美学之前，优先考虑纸张的严谨性。以下是可以帮助作者改进写作的清单：

• 浏览图表以确保故事完整。努力提高图表的质量并使其不言自明。
• 检查符号、缩写和引用中是否有任何不一致之处。
• 文本和图表中的详细程度是否合适？
• 将重要信息放在显眼的位置。
• 图中的文字和图例可以更大吗？
• 是否可以通过使用列划分、加粗文本和删除冗余等方法来提高表格的理解速度？
• 可重复性可以提高吗？例如，通过在附录中提供详细信息和密钥代码。

我们将在附录中列出更多次要项目。

结论

要点：祝你好运！

由于这份手稿没有同行评审的好处，它无疑包含许多缺陷。此处介绍的概念主要来自广泛共享的社区知识，我们努力综合和简化这些知识，以造福社区的新成员。我们的目标是提供一个简洁而全面的指南，为那些踏上撰写 AI 会议论文之旅的人简化学习曲线。如果这份文件对任何读者来说都是清晰和方向的灯塔，我们会认为我们的努力是成功的。留下一颗星星对我们来说将是一个巨大的鼓励。

附录

在附录中，涵盖了几个主题：

最后几个小时的清单： 它提供了一个清单，以确保论文在提交前井井有条。

AI 论文制作和出版：它概述了在 AI 会议上提交、审查和发表论文的过程。

常见的负面评论：它列出了评论者可能有的常见批评和修改建议。

如果论文未被接受：它提供了关于处理拒绝和改进论文以供将来提交的建议。

AI 会议列表：您可能会觉得有用的一些著名 AI 会议的信息。

AI 会议列表

时间表通常可以在 AI Conference Deadlines 上找到。录取率可以在 Conference-Acceptance-Rate 上找到。

Conference Name	Typical Submission Month	Recent Acceptance Rate
IJCAI	January	~14%
ICML	January	~27%
ACL	February	~23%
ICCV/ECCV	March	~27%
BMVC	April	~26%
ACMMM	April	~26%
NeurIPS	May	~26%
EMNLP	May	~23%
WACV	June and August	~45%
ACCV	July	~33%
ICASSP	September	~45%
ICLR	September	~31%
NAACL	September	~23%
AAAI	September	~24%
ICRA	September	~45%
AISTATS	October	~28%
CVPR	November	~24%

引文

ArXiv 不接受这篇文章😂。如果您需要引用它，您可以使用以下格式。

@misc{WritingAIPaper2024,
    author = {Zhewei Huang and Xiaohan Ding},
    title = {Writing AI Conference Papers: A Handbook for Beginners},
    publisher = {GitHub},
    journal = {GitHub repository},
    howpublished = {\url{https://github.com/hzwer/WritingAIPaper}},
    year = {2024},
    month = {9},
}

参考资料：hzwer/WritingAIPaper: Writing AI Conference Papers: A Handbook for Beginners

原文地址：https://blog.csdn.net/feifeikon/article/details/145225614

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