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【Bilibili Sub】第1话 4K超高清 高精度压制 简体中文 内封字幕：https://t.cn/A606KrcR
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点进来之前不屑一顾，看完之后肃然起敬。说出来你可能不信，单论杀必死，这番是不输给Onimai和恋爱Flops的[允悲][威武] 剧情也很抽象，我感觉算高配版的无神世界了~~[doge]

几篇论文实现代码：
《Element-aware Summarization with Large Language Models: Expert-aligned Evaluation and Chain-of-Thought Method》(ACL 2023) GitHub: github.com/Alsace08/SumCoT
《ReLight My NeRF: A Dataset for Novel View Synthesis and Relighting of Real World Objects》(CVPR 2023) GitHub: github.com/eyecan-ai/rene
《Temporal Enhanced Training of Multi-view 3D Object Detector via Historical Object Prediction》(ICCV 2023) GitHub: github.com/Sense-X/HoP [fig1]
《Less is More: Focus Attention for Efficient DETR》(ICCV 2023) GitHub: github.com/linxid/Focus-DETR [fig3]
《Strivec: Sparse Tri-Vector Radiance Fields》(ICCV 2023) GitHub: github.com/Zerg-Overmind/Strivec [fig5]
《Relighting Neural Radiance Fields with Shadow and Highlight Hints》(SIGGRAPH 2023) GitHub: github.com/iamNCJ/NRHints
《4DRadarSLAM: A 4D Imaging Radar SLAM System for Large-scale Environments based on Pose Graph Optimization》(ICRA 2023) GitHub: github.com/zhuge2333/4DRadarSLAM
《Monarch Mixer: A Simple Sub-Quadratic GEMM-Based Architecture》(2023) GitHub: github.com/HazyResearch/m2
《EMP-SSL: Towards Self-Supervised Learning in One Training Epoch》(2023) GitHub: github.com/tsb0601/EMP-SSL [fig2]
《Text-To-Concept (and Back) via Cross-Model Alignment》(2023) GitHub: github.com/k1rezaei/Text-to-concept
《Interpolating between Images with Diffusion Models》(2023) GitHub: github.com/clintonjwang/ControlNet
《No Train No Gain: Revisiting Efficient Training Algorithms For Transformer-based Language Models》(2023) GitHub: github.com/JeanKaddour/NoTrainNoGain
《WebArena: A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents》(2023) GitHub: github.com/web-arena-x/webarena [fig4]
《TIM: Teaching LM to Translate with Comparison》(2023) GitHub: github.com/lemon0830/TIM
《OctoPack: Instruction Tuning Code Large Language Models》(2023) GitHub: github.com/bigcode-project/octopack
《E-NeRF: Neural Radiance Fields from a Moving Event Camera》(2023) GitHub: github.com/knelk/enerf [fig6]
《DoG is SGD's Best Friend: A Parameter-Free Dynamic Step Size Schedule》(2023) GitHub: github.com/formll/dog
《Investigating the Factual Knowledge Boundary of Large Language Models with Retrieval Augmentation》(2023) GitHub: github.com/RUCAIBox/LLM-Knowledge-Boundary
《PICA: Unleashing The Emotional Power of Large Language Model》(2023) GitHub: github.com/NEU-DataMining/PICA

劳力士 16610 全套

劳力士Submariner水鬼最早可以追溯到1954年，在50年代时由于海洋勘探需要坚固耐用的潜水表，Submariner也就在这样的时空背景下诞生。几十年来，黑水鬼备受信任和模仿，成为豪华潜水表的终极产品。16610被许多粉丝誉为“最棒的劳力士”。它正好位于中古劳和新款水鬼之间的幸运交汇处，这意味着它具有全部或大部分现代功能，16610是完美的日常工具表，但又时尚到足以在任何场合匹配。更耐腐蚀的904L不锈钢表壳
严格来讲，16610并不是第一个使用904L的Sub，而是其短命的前辈Ref.168000（或“三零”）带来的变化, 这是非常少见的变体。因此，劳力士在型号中添加了额外的“ 0”来区分。主要区别在于不锈钢质量的提高，从316L级升级到904L级。1987年至1988年间，劳力士Submariner 168000仅仅生产了9个月后，就被16610代替了168000，两者几乎相同，但采用了新的3135机芯。那么，为什么要改变材质呢？

316L不锈钢虽然是潜水表的绝佳选择，但仍然容易受到腐蚀的影响—特别是表背螺纹最容易生锈和点蚀。904L钢主要用于航空航天和化学工程行业，其铬，钼，镍和铜的含量更高，这不仅使金属更坚硬，而且还更耐腐蚀。作为一种令人愉悦的副作用，它在抛光后具有独特的光泽，使劳力士腕表在其竞争对手中拥有独特的外观，并且使模仿者的工作更加棘手。