WritingAIPaper
1.0.0
著者：Hzwer、Dingxiaoh
知乎1-2-3 ｜跃问中翻 | 豆包总结| 公众号
抽象的な。研究原稿を作成することは、特に締め切り前に時間が不足している場合、著者は学業の提出の経験がない場合、初心者に大きな課題をもたらす可能性があります。整理されていない原稿は、協力者と読者の両方にとって苦痛の原因となる可能性があり、頻繁に拒絶または実質的な改訂を必要とします。この記事では、AI会議の論文を書きたい初心者向けのヒントをいくつか紹介します。私たちの目標は、この記事が初心者向けのガイドになり、学業の成果を容易にすることです。
背景。 GPUクラスターは半年間実行されており、結果はすでに重要であると感じています。今後の会議の締め切りは1か月も経たないうちにあることに気付きますが、コースの割り当てレポートしか書いていません。締め切りを逃さないように、最初のドラフトをどのくらい前に完了する必要がありますか？良い研究論文と悪い研究論文を区別するものは何ですか？書き始める前に何をすべきですか？これらの質問はあなたが悪夢のように悩まされているので、あなたは空白のオーバーリーフのホームページを見つめています。幸いなことに、この記事はあなたのために書かれています。
この記事では、会議論文の執筆に関連する側面について説明します。これは、初心者に対応する一般的な落とし穴に焦点を当てています。私たちの記事は、主に2つの部分で構成されています。論文の完成とその詳細を洗練することです。私たちは、初心者がアカデミックライティングの複雑さをナビゲートし、明確さと自信を持って分野に貢献できるようにする実用的なガイダンスを提供することを目指しています。心から、Chao Maがキュレーションした執筆ヒントのリソースリストをお勧めします。
このセクションでは、AIペーパーをゼロから書く概要を説明し、コアのアイデア、全体のフレームワーク、紹介、および関連する作業をカバーしています。
興味深い調査結果と実験結果があるかもしれませんが、コアテーマをどのように定義するかわからないでしょう。ほとんどの公開されている論文の重要な貢献は、次の3つのカテゴリのうち正確な1つに分類されます（Nowozionから）：
洞察：あなたはすでにそこにある何かについて説明しています。
パフォーマンス：あなたはもっと良いことをすることができます。
機能：以前にできなかったことをすることができます。
仕事の中心的な利点を特定し、論文の早い段階でそれらを強調します。これにより、読者は残りの部分を期待して読むことができます。他の側面からも、全体的な斬新さをさらに拡大できます。ノベルティはとらえどころのないようです、それは何ですか？主要な研究トピック、効率的なソリューション、および革新的な技術的貢献は、論文の斬新さに貢献する主要な要素です。たとえば、深い学習の初期の影響力のある作品は、フィールド全体に影響を与える可能性があるため、基礎モデルの研究から生まれました。 RAFT/NERFメソッドは、優れたパフォーマンスのために多くの研究者を魅了しており、コアのアイデアを超えて多くのエンジニアリング処理が含まれています。 「バッチ正規化」や「残存学習」などの手法は、その有効性に尊敬されています。あなたの作品の斬新さを強調することにより、どの側面が努力する価値があり、どの側面が重要でない詳細を識別することができます。
ピカソによる小さな絵の絵は、レンブラントによる複雑な絵画のように美しいことができます。 --—科学の斬新（読者に強くお勧め）
テイクアウト：以前の方法で増分を明確に理解し、1つまたは2つのコアアイデアを見つけます。
読者が論文を読むとき、彼らは新しい洞察を求めます。良い論文には、覚えやすい長所が必要です。人々がそれについて学び、広く共有することに熱心になると確信するまで、あなたはあなたの中心的なアイデアを絞り込むべきです。いくつかのアイデアは素晴らしいかもしれないことは特に注目に値しますが、それらが独創性を欠いている場合、論文でそれらを詳細に説明することはお勧めできないかもしれません。論文を書くときは、読者の注意を引き付け、彼らの興味を刺激するために、斬新でユニークで貴重な洞察を提供することに焦点を当てるべきです。
あなた自身の仕事の斬新さを過小評価しないでください。根本的な原則を明らかにするために深く掘り下げてください。 resnetペーパーが書き換えられた場合：「多数を使用してモデルを設計しました
持ち帰り：要約 - はじめに - 本体、徐々に展開されます。各部分は自己不完全です。
論文の典型的な構造には、1つの要約、2。はじめに、および3。本体が含まれます。これには、関連作業、方法論、実験、議論、結論、参照などのセクションが含まれます。この構造を3つのレベルに分解できます。各レベルで、包括的な研究物語を伝えることを目指すべきです。各レベルは、前のレベルの拡張として機能します。この理解で、研究物語を効果的に提示する方法を探りましょう。始めている人にとっては、最初に論文の本体を完成させることに集中することをお勧めします。
テイクアウト：ターゲットオーディエンスを検討し、曲がりくねった研究プロセスではなく貴重な調査結果を紹介します。
コアのアイデアを順守しながら、あなたがあなたの論文で提示するつもりのコンテンツの概要を概説し始めてください。まず、シンプルなスライドを作成して、彼らの理解を評価するために、仲間、同僚、またはメンターへの研究アプローチと成果を実証します。理解における潜在的なギャップを特定するために、あなたの仕事に不慣れな研究者から意図的にフィードバックを求めることは有益かもしれません。実験プロセスとは異なり、貴重なノベルティを強調し、研究の不完全または複雑な側面を提示することを避けることをお勧めします。研究者は皆、研究の痛みを理解していますが、苦い描写はプロジェクトの追記にのみ適しています。読者の視点から簡単に理解できるまで、プレゼンテーションを継続的にレビューし、改良します。
また、実験的な理論的根拠が厳密さに欠けていると感じた場合、追加の実験で作業を補完する必要があるかもしれません。同時に、徹底的な文献研究を実施し、非常に関連性の高いトピックを持ついくつかの論文を理想的に特定することをお勧めします。これらを論文の潜在的な競合他社と考え、改善の分野について調べてください。決まり文句のコンテンツを含めることを最小限に抑えながら、どの側面がコミュニティを魅了し、それらを強調するかを振り返ります。
テイクアウェイ：貢献ステートメントの周りで、結果セクションで確固たる分析を実施します。
多くの読者は、最初に、論文全体を読むことを決定する前に結果を調べることにより、方法の有効性を評価します。彼らは、あなたの貢献が実験結果と一致するかどうかを確認するでしょう。方法の有効性に強い自信を持っていても、追加の比較実験とアブレーション実験が必要になる可能性があります。より多くのテーブルとビジュアルを作成し、提示する最も重要な側面を選択することが重要です。誠実さと客観性は非常に重要です。誇張する請求は特に望ましくありません。オーバーレイビングを懸念する場合は、仲間と話し合うことをお勧めします。
上記の資料を使用すると、紹介を作成しようとすることができます。導入部の構造に関しては、教科書（エレナから）から直接引用してください。
1.研究領域を確立します
a。一般的な研究分野が重要で、中心的で、興味深く、何らかの形で問題があることを示してください。
2。ニッチを見つけます
a。以前の研究のギャップを示したり、以前の知識を何らかの形で拡張してください。
3を移動します。ニッチを占有します
a。現在の研究の性質を目的とするか、述べる。
b。研究の質問または仮説をリストします。
c。原則の調査結果を発表します。
d。現在の研究の価値を述べてください。
e。研究論文の構造を示します。
追加の提案：
a。 Knuth：読者を一番心に留めてください。
b。追いかけて、紙のトピックとは無関係なものをあまり書かないでください。論文の斬新で興味深い側面は、できるだけ早く表示されるべきです。
c。独創的で斬新なアイデアを説明するためにより多くのスペースを捧げます。
d。前任者の仕事を尊重し、欠点を指摘する前に歴史的な貢献を肯定する。
e。 「ページ1の数字」を使用して、論文の最も重要な側面を強調し、読者の注意を引くことを検討してください。
前述したように、本体は実際には紹介の拡張バージョンです。通常、導入を追加の実験的詳細で補充すると、紙の本体が形成されます。
テイクアウト：平凡なアプローチは、正しい歴史を説明することですが、より良いアプローチは、あなたが何をするかにさまざまな方法がどのように関連するかに焦点を合わせることです。
部品は、紹介のコンテキストに含まれない場合があります。論文には通常、いくつかのバックグラウンドワークや競合する作業など、関連する作業について議論することに特化した別のセクションがあります。あなたの論文に最も関連する3つまたは4つのトピックを見つけ、各トピックの下で歴史的な進化を概説します。他のテクニックのすべての否定的な側面をリストするのではなく、それらをどのように改善するかを説明してください。あなたはまずあなたの作品から独立した文献レビューを書くことができます。以前の方法を分類して注文する場合（たとえば、特定の方法を先駆者と呼ぶ）、議論の正しさに注意を払うことが重要です。十分に自信がない場合は、参照した論文の「関連作業」セクションを確認してください。最後に、このセクションをより適切な角度から書き換えて、論文のユニークな側面を反映します。
「執筆は、著者の心にのみ知られている年齢、そのメリットと過ちを通して耐えられます。
「これまでで最高の執筆指導：良い執筆は書き直された悪いものです。スティーブン・キングからそれを手に入れました。スティーブン・キングがそれを手に入れたところ、私は知りません。私はあなたにそれを与えています。 - ロバート・ワイス
持ち帰り：より顕著な部分があればあるほど、それに投資する時間が長くなります。
次に、主に詳細の研磨について説明します。現在、ChatGptやClaudeのようなAIアシスタントは、著者が英語の執筆における基本的な問題に簡単に対処するのを簡単に支援できます。また、中国地域の著者が跃问または豆包を使用することをお勧めします。 AIに複数のバージョンを生成し、最も適切なバージョンを選択できます。これらのツールを利用するときは、スタイルよりも明快さを優先することを忘れないでください。
先に進み、自動的に簡単に処理できない問題について話し合いましょう。次の概念を使用して、論文の読みやすさを測定します：論理強度、防御性、混乱時間、および情報密度。これらの概念に基づいて、読みやすさを改善するためにいくつかの実用的な提案と手法が説明されています。
持ち帰り：接続剤を誤用したり乱用したりしないでください。
アカデミックライティングでは、論理的な一貫性はエレガントな語彙よりも重要です。論理的な一貫性は、コネクティブではなく、論理自体に根ざしています。 Connectivesを使用して文ロジックを人為的に構築するのではなく、コネクティブをスムーズな言語を滑らかな強化と見なす必要があります。コネクティブと実際のロジック間の不整合は混乱を招き、読みやすさを大幅に低下させる可能性があります。ここにいくつかの具体的な例があります：
問題Aは重要であると主張します。この目的のために、方法Bを提案します。
「この目的へ」とは、どの終わりを指しますか？実際、以前のコンテキストは、アクションや目標を指定せずに視点を提示するため、この接続の使用は本質的に間違っています。コネクティブは文法的に正しい必要があります。
システムは3つのモジュールで構成されています。まず第一に、モジュールAは....第二に、モジュールBは....最後になりますが、モジュールCは....
ここでは、いくつかのコネクティブが、もともと秩序の関係がないこれらの3つの事柄に特定の順序を課しています。コネクティブを使用して論理的な関係を作成しないでください。 3つのモジュールを個別に導入することをお勧めします。
私たちが書くとき、私たちは読者が私たちが書くすべての文でどのように障害を見つけるかもしれないかを考えるべきです。彼らが間違っているように見える何かを信じるなら、彼らは紙全体を疑うかもしれません。論文の信頼性を高めるには、挑戦される可能性を最小限に抑える必要があります。
持ち帰り：参照と事実に基づいてステートメントを作成します。
「問題Aはこの分野の問題点であり、まだ解決されていない」と書くとき、読者は「なぜこれが苦痛なのか？その結果はどれほど深刻なのか？最終的なパフォーマンスへの影響？」これには、適切な参照を追加する必要があります。
問題Aが... [1,2,3]と... [4,5]にもたらされることが報告されています。
論文の結果について議論するとき、厳格であることがさらに必要です。
パフォーマンスは向上します。これは、xxx ...であるという事実に起因しています。
証拠は目立つように提示されるべきです。
改善は、xxx ...という事実によって説明されるかもしれません...
視覚化などのいくつかの間接的な証拠を示すことができます。
可能な限り客観的になり、誇張しないでください。
「混乱時間」読者がそれぞれに費やす時間の合計「うーん、これは何ですか？」読書プロセス中に「ああ、私はそれを手に入れます」瞬間に。紙の総混乱時間が短いほど、読みやすさが高くなり、読者は平和になります。
持ち帰り：提案されたときに、できるだけ近い概念を説明します。
その名前を付けた後、コンポーネントの本質を直接説明することをお勧めします。たとえば、「XXXを提案します。これは、2層の多層パーセプトロン（MLP）で実装されています。」概念を説明するのが容易でない場合、文献を参照することで補足することができます。
持ち帰り：相対的な代名詞のあいまいさを解決します。
長い文を完全に明確にすることができない場合は、短い文に分解する必要があります。読者の大部分はネイティブスピーカーではなく、派手な文の構造は余分なポイントを獲得しません。
テイクアウェイ：できれば段落の先頭にトピック文を頻繁に使用します。
読者は、すべての詳細をすばやく理解できない場合があります。この時点で、主な情報をトピック文を通して読者が迅速に取得して、読書全体の経験に影響を与えないようにします。
「情報密度」とは、テキストが読者に効果的な情報を提供する効率を指します。情報密度が低いと、読者は焦点を失い、専門知識に疑問を投げかける可能性があります。
持ち帰り：できるだけ早くポイントに到達します。
各セクションの始まりは、歴史について話すかもしれません。長くならないようにしてください。 「無関係なコンテンツを書いてはいけません。また、ほとんどの読者がすでによく知っていることについて書くべきでもありません。」人間のライティングスキルの開発について議論することは、読者の大多数を確かに阻止するでしょう。
テイクアウト：テキストとチャートの両方は、適切に詳細または簡潔にする必要があります。
テキストとビジュアルのバランスをとる適切なレイアウトを使用します。いくつかの重要なポイントしか強調されていない大きなチャートを備えたような一般的な落とし穴は避けてください。または、実験的な詳細とハイパーパラメータを説明する非常に長い通路であり、実際には付録に配置する必要があります。
テイクアウト：重要な説明と解明は、可能な限りチャートに近い必要があります。
理想的な状況は、各チャートがメインテキストとは独立して理解できることです。キャプションでは、テーマと重要な結論を明確に述べるようにしてください。チャートに略語がある場合は、説明をするのが最善です。
表5の特定の結果を強調したい場合は、その結果を表5と同じページに分析する文に最適であり、その文の前後に「表5」という言葉を持っていることが最適です。これは、読者が書いたテキストを注意深く読んでいないが、まずチャートを見てから、チャートのコンテンツに関連するテキストを探す可能性があるためです。表5に印象的な結果が表示され、好奇心が強くなると、PDFリーダーの検索関数を使用して「表5」を検索できます。
読者が結論を引き出すために誰と比較されるべきである複雑なテーブルから自分自身を理解することを期待しないでください。比較したいコンテンツを配置する必要があります。そのようなテーブルを設計が困難な場合、特定の結果を繰り返す価値があります（通常、いくつかの結果のグループと比較する必要があるベースラインです）。テーブルがエレガントではないため、誰もあなたの論文を拒否しませんが、テーブルが明確でない場合は非常に迷惑です。
何よりもまず、間違いを犯さないでください。その美学を検討する前に、論文の厳密さを優先します。以下は、著者が執筆を改善するのに役立つチェックリストです。
付録に、よりマイナーなアイテムをリストします。
持ち帰り：幸運！
この原稿はピアレビューの恩恵を受けることなく立っているため、間違いなく多くの不完全さが含まれています。ここに示されている概念は、主に広く共有されているコミュニティの知識から派生しており、コミュニティへの新人の利益のために統合して簡素化するよう努めてきました。私たちの目標は、AI会議の論文を書く旅に出る人のために学習曲線を容易にできる簡潔でありながら包括的なガイドを提供することです。このドキュメントが、読者にとって明快さと方向のビーコンとして機能する場合、私たちは私たちの努力を成功させると考えるでしょう。星を去ることは私たちにとって大きな励ましになるでしょう。
付録では、いくつかのトピックがカバーされています。
過去数時間のチェックリスト：提出前にペーパーが順調であることを確認するためのチェックリストを提供します。
AIペーパー制作と出版：AI会議での紙の提出、レビュー、出版のプロセスの概要を説明します。
一般的な否定的なレビューコメント：それは、レビュアーが持っているかもしれない一般的な批判と改訂の提案をリストします。
論文が受け入れられていない場合：それは拒否に対処し、将来の提出のために論文の改善に関するアドバイスを提供します。
AIカンファレンスリスト：有用であると思われる有名なAI会議の情報。
このセクションでは、主に論文の作成プロセスとレビュープロセスを紹介します。会議用紙は通常、会議の仕様に基づいて、2列のレイアウトで約8ページ、または1列のレイアウトで10ページ以上を実行します。著者は、指定された期限までにコードやデモビデオなどの補足資料とともに、論文を準備して提出します。
提出の匿名化、実質的な書式設定の問題を無視すること、ページの制限を超えることなど、重要な監視はありません。段階。約2か月後、著者はコメントの形で通常3人のレビュアーからフィードバックを受け取り、論文の全体的なスコアを受け取ります。これらのレビュアーの多くは、関連ドメインで作業を公開しており、提出された論文で引用される可能性があります。最初のレビューの結果により、著者はクエリに対処するか、追加の調査結果を提供するために、一般的に1ページの短い反論を作成する必要があります。論文の約半分は、この反論段階で撤回されます。その後、レビュアーは反論に基づいて1〜2週間（一般的にプライベートプラットフォームで）審議し、懸念が緩和されているかどうかを示し、論文のメリットについて議論します。通常、レビュアーは肯定的または否定的なスタンスに合わせて整合しますが、時にはエリアチェアが決定します。
最終的な受け入れ結果には、約1か月間待つ必要があり、その後、電子メールシステムを介して明らかになります。通常、受け入れ率は、提出された原稿の6分の1から4分の1の範囲です。その後、著者は、レビュアーフィードバックに基づいて作業を修正してから、公開のために最終的なカメラ対応バージョンを提出します。しかし、論文の大部分は拒絶に直面し、著者に返されます。これらの著者は、前述のプロセスに従って再提出することを選択するか、論文の作業を中止することを決定する場合があります。ほとんどの論文は、「フィボナッチ提出アプローチ」と口語的に呼ばれる広範な洗練と修正を受けることは注目に値します。 （推奨：Boxin Shiによる中国の講義）。
いくつかの一般的な否定的なレビューをリストし、改訂を提案しました（斜体）。
ギャップを記入するには、最近の論文の参照リストを参照してください。構成を調整する必要があります。
より多くの実験を実施し、表現を改良し、厳密さを求めて努力します。
既存の作業表と比較し、より多くの紙の研究を実施し、他の人が貧弱な仕事をしたと言う場合は、証拠を提供してください。
一部の仲間と話し合い、強みを強調します。
AIツールまたは文法を使用して修正し、友人にヘルプを読むように依頼します。
あなたの議論を支持するために、関連する文献でより多くの実験を実施するか、同様の表現を引用し、他のレビュアーに勝つようにしてください。
レビュープロセスは非常にランダムです。しかし、時間とランダム性のテストに耐えるゴールデンルールが1つあります -ひどく書かれた論文は悪いレビューを受けます。期間。アイデアが良いかどうかは関係ありません、結果は良好で、引用は良いです。全くない。執筆は重要です - そして、これは皮肉なことです。なぜなら、エンジニアは大学のすべての分野の中で最悪の訓練を受けた作家であるからです。あなたは自分自身を懲らしめる必要があります：執筆の時間を残し、書くことについて深く考え、それがあなたが考えることができるほど洗練されるまで何度も何度も書きます。 （fei-fei li）
拒否された後にArxivにとどまった多くの論文があり、現在1; 2; 3; 4に大きな影響を与えています。多くの素晴らしい作品が拒否されており、非常に否定的なコメントさえも受けています。この論文は、単に作品の始まりまたは脚注にすぎません。レビュープロセスは、すべての卵を1つのバスケットに入れている可能性がある初心者にとって特に苦痛です。この論文は、プロセス全体で大幅に改善されます。このプロセスが本当に良い論文を作成するのに役立つなら、あなたは今後何年もの間それから恩恵を受け、それを誇りに思うことができます。
スケジュールは通常、AI会議の締め切りにあります。受け入れ率は、会議と受容率に記載されています。
| 会議名 | 典型的な提出月 | 最近の受け入れ率 |
|---|---|---|
| ijcai | 1月 | 〜14％ |
| ICML | 1月 | 〜27％ |
| ACL | 2月 | 〜23％ |
| ICCV/ECCV | 行進 | 〜27％ |
| BMVC | 4月 | 〜26％ |
| ACMMM | 4月 | 〜26％ |
| ニューリップ | 5月 | 〜26％ |
| emnlp | 5月 | 〜23％ |
| WACV | 6月と8月 | 〜45％ |
| ACCV | 7月 | 〜33％ |
| ICASSP | 9月 | 〜45％ |
| ICLR | 9月 | 〜31％ |
| Naacl | 9月 | 〜23％ |
| aaai | 9月 | 〜24％ |
| イクラ | 9月 | 〜45％ |
| アイスタット | 10月 | 〜28％ |
| CVPR | 11月 | 〜24％ |
Arxivはこの記事を受け入れませんか？引用する必要がある場合は、次の形式を使用できます。
@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},
}
