今天下午，小米官方发文宣布，小米13将全系标配IP68级的防水。作为小米的友商，摩托罗拉也来凑热闹了。联想中国区手机业务部总经理陈劲发文称，moto X40也将支持IP68防水级别，号称是“手机中的SUV”。
据此前报道，型号为 XT2301-5 的摩托罗拉 5G 新机已获得入网许可，该机很可能就是未发布的摩托罗拉moto X40。入网信息显示，moto X40重196克，拥有161.3×73.9×8.5mm机身尺寸，采用6.67英寸1080×2400 分辨率 OLED 屏幕，支持 10bit色深与屏下指纹识别。
配置方面，moto X40内置 4950mAh / 4450mAh 电池，配备 8GB / 12GB / 18GBRAM 内存与 128GB / 256GB / 512GB 机身存储。moto X40后置 50MP+50MP+12MP 三摄组合，预计分别为主摄、超广角与人像镜头，支持 4 倍光学变焦。
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小米发布会在北京时间9月26日晚上8点在德国柏林召开，推出了一款新的系列手机——小米13T系列。该系列包括13T和13TPro两款手机。在价格方面，8GB/256GB小米13T起售价为649欧元，12GB/256GB的13TPro起售价为800欧元。
Redmi宣布其新款旗舰机型RedmiNote13Pro将支持IP68防尘防水功能。该款手机可以在1.5米水深下正常使用长达30分钟。通过触控算法升级，该款手机可以精准识别屏幕残留水滴特征，即使手上有水也不影响操控手机。
小米于北京时间今晚8点在德国柏林举行发布会，推出小米13T系列手机。此次发布小米13T系列包括13T和13TPro两款手机。两款手机都配备了5000毫安的电池，其中小米13T支持67W快充Pro版则支持高达120W的快充，从0充到100%只需要19分钟。
小米官方宣布将推出全新RedmiNote13Pro系列手机，包含RedmiNote13、RedmiNote13Pro和RedmiNote13Pro三个版本。小米官方一直致力于为旗舰手机引入IP68防水防尘，从小米11系列开始现在这项配置将进一步下放至全新的RedmiNote13Pro中端机型。这款手机将拥有中端体验的新高度，我们拭目以待。
小米集团卢伟冰近日宣布，RedmiNote13Pro将支持IP68级防尘防水。这一消息让大部分米粉感到惊喜和惊讶。该机将于9月21日发布。
小米集团卢伟冰宣布，RedmiNote13Pro支持IP68级防尘防水。对于一款中端机支持IP68，绝大部分米粉都感到惊喜和惊讶。该机将于9月21日发布。
从小米11Pro、小米11Ultra开始，小米就开始为旗舰手机引入了IP68防水防尘。如今小米13全系都标配，甚至还下放到了RedmiK60至尊版这样的性价比机型上，成为同级别唯一支持IP68的机型。还有一点是大家很容易忽略的，虽然防水，但洗澡时的水蒸气、内部冷凝水依然是致命的，不建议洗澡时候使用。
据爆料，小米13T标准版8GB256GB价格是650欧元，小米13TPro12GB256GB价格是800欧元。对比小米13和小米13Pro，小米13T系列价格要便宜一点。该机将于9月26日在海外亮相。
在9月份的时候，小米在欧洲推出了小米13T和小米13TPro两款高端旗舰。不止是在欧洲市场，小米13T、13TPro旗舰也在尼日利亚、智力等市场上架。除了无徕卡标识外，小米13T、13TPro尼日利亚、智力版本基础规格保持不变，包含1.5K直屏、天玑芯片、5000万像素主摄等等。
今晚19:00，RedmiNote13系列将正式发布，号称定义中端新高度”。发布会前夕，Redmi官方盘点了Note13系列的第一次，包括Note系列中第一次使用曲面屏设计、素皮机身、IP68防尘防水、第二代1.5K高光护眼屏、屏下光学指纹解锁、全系2亿像素镜头等，堪称最完美一代Note。卢伟冰表示，除了影像，Note13系列还有很多体验大幅升级，产品力强得离谱”，这将是Note产品史以来最惊艳的一代，也会是中端手机产品行业新高度。
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OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型，并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。
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TinderProfile.ai是一个使用AI技术分析用户自拍和照片，生成一组高质量、专业外观的图片，以确保在约会档案上留下良好的第一印象，增加用户获得更多匹配的机会。
OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能，并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。
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