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机器之心报道

编辑:杜伟、陈萍

快速阅读论文是研究人员不可或缺的一项技能,有人需要很长的时间才能理解一篇论文,而有的人几个小时就能掌握全部内容。本文中 Kirill Demochkin 仅用 2.5 个小时就能完成论文阅读、写摘要到发布博客。我们不妨看看他是如何实现的。

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一万个人心里有一万个哈姆雷特,对于论文写作与阅读,每个人都有自己的观点与方法。

写作和阅读论文是研究人员必备的核心技能。一篇好的论文涉及多方因素,作者要准确传达核心观点,并证明其是可行的。想要达到这一目的,作者应当从语句、段落、章节、全文等多方面做好论文的结构。

AI 领域的论文更是如此,养成良好的写作习惯、追求有洞见有影响力的论文、论文极致精炼且阐述尽量简洁、要有准确的定位,这些经验似乎已经成为论文写作的准绳。

三星人工智能中心的 AI 研究科学家、Casual GAN Papers 网站创始人 Kirill Demochkin 一直致力于论文写作方面的经验分享。近日他发布了新的文章,主题为「过去 6 个月为 50 篇 AI 论文撰写摘要,从中学到了什么?」

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Kirill Demochkin

在这 50 篇论文中,大约 40% 关于 GAN 或 GAN 相关,其余为 NeRF、Visual Transformers、CLIP 以及其他看起来有趣的主题。

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Kirill Demochkin 表示,自己每周写两篇摘要已经有一段时间了,所以想分享一些过程中学到的技巧!

首先,他从头到尾读完一篇论文,写摘要,把图形编译成一张图片,然后发布到频道和博客上通常需要 2.5 个小时。他主要选择那些看起来有吸引力以及在推特上引起很大轰动的论文。他还倾向于「有趣」的论文,这些论文有酷炫的图像、动态展示结果以及引人注目的标题。一旦决定要为一篇论文写摘要,他就会检查是否有任何与之相关的「必需」阅读,然后弄清楚新方法试图解决什么问题,以及现有方法为什么不够用。

然后,他会浏览「方法」部分,查看论文图表。

最后,确保「实验」部分在数字、指标、基线和消融方面有意义。

至于为什么要花 6 个月的时间为 50 篇 AI 论文撰写摘要?他认为,快速阅读论文是所有研究人员的一项必备技能,尤其是飞速发展的 AI 领域。对自己看过论文的 idea 进行总结可以更好地记住它们。

Demochkin 提到从阅读论文到发布博客需要 2.5 个小时。对此,有网友提问道,「2.5 个小时是整个过程,还是只是阅读论文的时间?在一次面试中,我被要求在 1.5 小时内阅读并复现一篇 AI 论文(论文大概 6-10 页),我甚至论文都没看完,显然我没得到那份工作。我在想是不是只有我一个人应该提高自己的水平,还是在 1.5 小时内不能完成整个过程很正常。」

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还有网友表示:「这取决于我想深入研究的深度和我对该领域的熟悉程度,但我可能需要几个小时才能彻底阅读一篇不熟悉的论文并写出笔记。实现所需的时间差别很大,但在 1.5 小时内完成所有这些听起来有点疯狂,除非它真的很简单。」

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还有人觉得这听起来很疯狂。

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Kirill Demochkin 阅读论文技巧

Kirill Demochkin 查看论文的资源来自 paperswithcode、reddit,以及同事分享的 feedly 列表。

了解背景知识

论文不是凭空写的,几乎任何一篇论文都有前期研究,甚至是像 NeRF 这样的突破性研究。理解前期工作能够帮助我们了解所提方法潜在的优缺点。不幸的是,我们不能花费一周的时间来研究论文中所引用的论文,以构建这一背景知识。因此最好的策略是通过明确写出一篇论文试图解决的具体任务、现有的替代解决方案、这些解决方案会带来的问题,以及为什么作者认为他们的方法避开了这些问题。

把握文章主旨

阅读文章时首先要阅读章节和小节标题,并将它们与文章中提出的架构 / pipeline 的图形部分联系起来。这样,在阅读文章细节之前,你会在脑海中勾勒出论文大概框架。

对实验进行全面检查

文章作者通常会将所做的研究进行打包,以软件包的形式呈现出来。但是这样做,有时会遗漏一些重要细节。通常来说,对研究打包是很好的,但是,从另一方面你可以根据遗漏的内容和原因获得更多的见解。要实现这一点,你需要做到以下几条:

  • 检查基准:最近有没有什么方法被忽略了?
  • 控制变量检查:是否对 pipeline 中的每一部分都进行了测试?
  • 检查数据:是否有已知的数据集没有在实验结果中提到?也许,被遗漏的数据集有一个共同的特点,即指出了所提方法的写论文

刘知远为 NLP 领域的学生如何写出一篇合格的论文提供了一些建议,简单总结如下:

  • 论文整体思路:问题务求挑战,模型务求创新,实现务求准确,实验务求深入。
  • 一篇 NLP 论文的典型结构:摘要、介绍、相关工作、方法、实验和结论。每个部分都要各司其职,向学术界同行清晰准确地描述成果的创新点、技术思路、算法细节和验证结果。
  • 介绍是对整个工作的全面介绍,是决定一篇论文能否被录用的关键。一般情况下:起手介绍研究任务和意义;随后简介面向这个任务的已有方法;接着说明已有方法面临的关键挑战;针对这些挑战,本文提出什么创新思路和具体方法;最后介绍实验结果证明本文提出方法的有效性。
  • 摘要可以看做对介绍的简介,最简单的做法是,从介绍各部分精简 1-2 句话组成摘要。
  • 相关工作部分主要是介绍本文任务和方法的相关工作,目标是通过对已有工作的梳理,凸显本文工作的创新价值。对已有工作的梳理,不应是对每个工作的简单介绍,而应当注意汇总、分类、分析,或者按照时间发展顺序,或者按照技术路线划分。
  • 方法部分要详细介绍本文创新方法的具体细节,由于涉及非常艰涩的细节,采用「总 – 分」结构来介绍。
  • 实验部分要详细介绍与实验相关的具体细节。一般先介绍实验数据、评测标准和比较方法等基本信息。
  • 论文最后会有总结展望,一般用一段来再次总结和强调本文的创新思路和实验结果,然后说明未来建议的研究方向和开放问题。这部分相对来讲比较固定。稍微留意的是,在准备论文最后阶段,如果发现论文有哪些应当做还没来得及做的,可以写作本文的未来工作。

总之,刘知远认为,要想写出一篇合格的 NLP 论文,首先是态度问题,只有态度重视,才有可能不厌其烦地反复修改,才会「不择手段」地寻找各种办法来尽力改进论文(找学长找外教借助 Grammarly 工具等)。其次是动手问题,只有写下来,才可能不断改,只要改就能不断进步。最后是经验问题,要写得精彩可能需要天赋,而要写得合格,只要坚持写,不断根据评阅人和其他人的意见进行思考和修改,就可以进步。总之,坚持就是胜利。

读论文

在 CS230 课程中,吴恩达对于研究规划与如何读论文也提出了他的一些建议。

如果要高效地阅读论文,吴恩达表示我们想要知道论文的来源,例如 arXiv 或个人博客等。下面,如果我们列出 5 篇待读论文,那么吴恩达的习惯是每一篇列一行,表示从 0 到 100 的阅读进度。最开始我们只需要阅读每一篇的 10% 左右,如果发现论文 2 不是我们想要的,就终结它。如果论文 3 是重要的,那么仔细阅读到进度 100%。

由论文 3,我们可以发现其它相关研究,因此也可以加到论文列表中,例如第 6、7 篇。读完论文 3 也许会发现论文 4 也非常有意思,那么结合 4、6、7 继续阅读,并记录阅读进度。

最后,如果阅读 5-20 篇论文,差不多我们对该领域就有一定的了解了。如果高效阅读 50 到 100 篇论文,那么对该领域的理解就比较完整了。Ng 的背包内每天都会带一个文本夹,里面的纸质打印论文就是他的论文列表。

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那么具体如何阅读一篇论文呢?吴恩达表示,从第一个词浏览到最后一个词,这是最差的方式。一般而言,我们要多次浏览论文,且每一次的目的都不相同。

首先第一遍应该只看标题、摘要和图表,摘要能告诉我们论文讲了什么,而对于深度学习研究工作,很多都能总结成一两张图表。第二遍应该继续看前言、结语和图表,其它的内容我们可以暂时不管。注意在看前言时,相关研究部分也可以不管,虽然该部分对于理解研究脉络很有帮助,但第二遍应该需要抓住主要思想。

第三遍阅读就要纵览论文主体了,但同时那些耗费时间的数学与推导部分可以暂时跳过,我们掌握整体脉络与框架就行。第四遍需要阅读所有的内容,但这时候肯定还会有一些部分不能理解,那么暂时跳过它们以后再攻坚。

相关阅读:

清华大学刘知远:如何写一篇合格的 NLP 论文

机器学习研究者的养成指南,吴恩达建议这么读论文

参考链接:

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/pgitms/d_here_is_what_i_learned_from_writing_50/

https://www.casualganpapers.com/how-to-learn-to-read-ai-papers-quickly/How-To-Read-AI-Papers-explained.html

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