LaTeX para artigos de aprendizado de máquina sem confusão de notação

A maioria dos artigos de ML falha da mesma forma no LaTeX: a matemática está boa na página três e inconsistente na página doze. Uma perda é L em uma seção, \mathcal{L} em outro, e os vetores em negrito aparecem apenas quando o autor se lembra. Revisores notar mesmo quando eles não comentam sobre isso.

Este é um guia prático para estudantes que escrevem trabalhos em workshops, conferências submissões e capítulos de teses que compartilham DNA com o código de treinamento.

Escolha uma folha de anotações no primeiro dia

Antes de escrever um trabalho relacionado, escreva vinte linhas de macros:

\newcommand{\vect}[1]{\boldsymbol{#1}}
\newcommand{\mat}[1]{\mathbf{#1}}
\DeclareMathOperator*{\argmax}{arg\,max}
\newcommand{\loss}{\mathcal{L}}
\newcommand{\expect}{\mathbb{E}}
\newcommand{\kl}{\mathrm{KL}}

Cole esse bloco em cada branch de coautor. Quando um modelo inventa um novo símbolo, adicione-o à planilha primeiro e depois use-o. O Lição de notação de acompanhamento de IA é a mesma ideia com um modelo de linguagem em loop: o modelo deve obedecer à planilha, não inventar fontes.

A visualização matemática ao vivo em um editor de pesquisa ajuda você a entender \mathcal{L} e L não são o mesmo objeto enquanto você digita.

Tabelas que sobrevivem prontas para a câmera

As tabelas de ablação crescem até saírem da página. Prefira booktabs sem regras verticais, siunitx para decimais alinhados e uma legenda que indica o métrica e a divisão (ImageNet, CIFAR, no domínio vs OOD). Se a tabela abrange páginas, use longtable antecipadamente em vez de reduzir a fonte para 7pt.

Um construtor visual ajuda no primeiro rascunho: o gerador de tabela é executado no navegador. A mesa final ainda deve nomear a métrica na legenda e definir ± como std ou se.

Relate sementes e intervalos de hiperparâmetros em tabelas de apêndice quando o local permitir. As tabelas principais permanecem digitalizáveis.

Algoritmos e listagens

O pseudocódigo pertence a algorithm2e ou algorithmicx, não a um monoespaço parágrafo. Trechos de treinamento reais pertencem a listagens ou cunhados com um idioma definido para que os revisores possam folheá-lo. Mantenha o artigo principal curto; coloque configurações completas no apêndice ou um link de repositório com um hash de commit.

\begin{algorithm}
\caption{Training step}\label{alg:step}
...
\end{algorithm}

Algoritmos numéricos que você cita. Não despeje cinco páginas do PyTorch no PDF.

Figuras do TensorBoard e matplotlib

Exporte PDF ou SVG quando puder. PNGs raster a 300 dpi são adequados para UI capturas de tela, não para gráficos de linha. Corte o espaço em branco antes de \includegraphics. Se um float foge para a próxima seção, corrija o tamanho e o posicionamento antes de lutar [H] por uma hora: colocação flutuante.

Ablações multipainel: construa em TeX com subcaption ou componha externamente e inclua um PDF. Mantenha uma cor consistente para “nosso” nas figuras, para que os skimmers aprenda a lenda uma vez.

Aulas de conferência em duas colunas

As classes NeurIPS, ICML, ICLR e estilo CVPR alteram as margens e as regras de flutuação. Compile com base na classe oficial antecipadamente. Os limites de páginas são reais; não esmague fontes. Mova as provas e ablações extras para o apêndice ou PDF suplementar quando a chamada permite.

Trabalhos e citações relacionados

Use chaves de citação estáveis ​​e exportações limpas do Scholar. Valide o .bib: validador BibTeX. Cite o código e os conjuntos de dados que você depender. Autor-ano vs numérico depende do local; use o modelo estilo, não um híbrido.

Git ao lado do papel

Cada mudança de arquitetura deve ser um commit que você possa nomear. Trate o papel e o código como o mesmo projeto, não dois hábitos de backup separados.

Oleafly mantém o artigo em um repositório Git real ao lado de um editor com reconhecimento de projeto com visualização matemática ao vivo, referências de arquivos cruzados, conclusão de citações e PDF SyncTeX. Isso corresponde à forma como o código ML já vive. Combine-o com o cheatsheet quando você esquecer sintaxe sob um prazo.

Marque o commit que corresponde ao upload do OpenReview ou CMT. Você vai querer durante a refutação.

Refutação e câmera pronta

As janelas de refutação são curtas. Mantenha um branch ou pasta para “experimentos de refutação” para que você não polua a fonte do PDF enviado. A câmera pronta geralmente permite um página extra; use-o para maior clareza, não para descartar todas as execuções com falha.

Impacto e limitações mais amplos

Mesmo quando o local exige um parágrafo curto sobre impacto social ou limitações, escreva em linguagem simples. O LaTeX não salvará um parágrafo vago. Coloque negativo resultados que você pode deixar no apêndice se o limite da página principal for apertado, e diga que você fez isso no texto principal para que os revisores não presumam que você os escondeu.

Antes de enviar

Verifique se a folha de notação é consistente entre as seções, se as tabelas principais estão legível com métricas nomeadas e ± definidas, e algoritmos e figuras são citados em ordem. Confirme as compilações oficiais da classe dentro do limite de páginas sem fonte crimes, o .bib está limpo com código e dados citados, e um hash de commit é gravado para o PDF carregado.

Os experimentos de ML já são barulhentos o suficiente. Mantenha a notação e as tabelas silenciosas.