ML 论文写作

本技能辅助机器学习论文的撰写，覆盖从选题设计、实验整理到 NeurIPS/ICML/ICLR 投稿的全流程，帮助作者把研究思路转化为符合顶会规范的成稿。

适用场景

• 拟定论文结构与章节（Abstract / Introduction / Related Work / Method / Experiments / Conclusion）
• 梳理研究动机（motivation）与贡献点（contributions）
• 撰写方法（Method）部分，确保可复现性描述
• 整理实验结果表格与消融实验（ablation）
• 按会议模板与篇幅限制排版定稿

使用流程

典型的论文写作流程：

1. 明确研究问题与核心贡献
2. 搭建论文骨架，确定每节要点
3. 撰写各节内容，补充图表与公式
4. 自查可复现性、对比基线（baseline）描述是否充分
5. 按目标会议（NeurIPS / ICML / ICLR 等）模板调整格式与引用

注意事项

• 顶会论文强调可复现性：关键超参数、数据集、代码链接应在文中说明
• Related Work 需覆盖近两年相关工作，避免被审稿质疑
• 投稿前用会议官方 LaTeX 模板（如 neurips_2024.sty）检查篇幅与格式

安装

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来源

• 分类：agent
• 说明：撰写 NeurIPS/ICML/ICLR 机器学习论文：设计→投稿