快科技8月21日消息，一位米粉在卢伟冰微博评论区分享了K60至尊版使用感受。他说:从1080P OLED过渡到1.5K OLED，感知很强，有一种用LCD屏的那味了，显示效果细腻，续航不错，充电非常快。
据悉，Redmi K60至尊版采用1.5K OLED柔性直屏，屏幕供应商是华星光电。使用C7发光材料，也就是小米13Ultra的同款。
峰值亮度2600nit，支持144Hz高刷新率，480Hz触控采样率，支持P3色域，具有12bit色深，能够限制687亿色，提供了HDR Vivid、HDR10、杜比视界认证。
屏幕还提供了2880Hz高频PWM调光，对运动场景的流畅度进行了优化，减少拖影情况。特别适合观影使用，尤其是HDR视频播放，有着真实亮度和高层次感效果。
核心配置上，Redmi K60至尊版搭载联发科天玑9200芯片，后置主摄是索尼IMX800，电池是5000毫安时，支持120W闪充。
该机起售价是2599元。
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一位米粉对RedmiK60至尊版的评价引起了人们的关注。这款手机的屏幕、流畅度、发热控制以及拍照表现都非常出色其价格也非常合理，因此销量很好。K60至尊版还配备了5000毫安时大电池，支持120W闪充，以及IP68级防尘防水。
一位米粉表示，RedmiK60至尊版是一台很用心的机器，越用越爽，这屏幕、这流畅度、这发热控制、甚至拍照也不错，再看看价格，活该卖得好。根据官方公布的数据，RedmiK60至尊版全渠道首月销量突破60万台，获得2023年全网新品首销月销量冠军，成为Redmi新一代爆款旗舰。K60至尊版配备5000毫安时大电池，支持120W闪充，支持IP68级防尘防水。
受三星等存储原厂减产以及国内闪存龙头存储颗粒产能不足的影响，内存和闪存元器件采购成本逐步上涨。国内有存储器下游龙头闪存采购成本已上涨近20%，内存采购成本上涨约30%。消费者本以为这是存储白菜价”开始，没想到现在已经结束，接下来登场的新旗舰大概率要涨价了。
红米K70已经取消了其屏幕上的塑料支架，转采用了2K柔性直屏。塑料支架主要用于连接手机中框和显示屏，起支撑固定屏幕的作用。这两款手机最快将于11月份上市，届时将成为卢伟冰寄予厚望的2024年旗舰产品。
RedmiNote13Pro系列正式亮相，包含Pro和Pro两款。其中RedmiNote13Pro采用1.5K曲面屏，是Redmi首款曲面屏手机。同时提供了玻璃版本，采用双曲玻璃机身，同色光雾设计，颜值出众。
一位网友上车RedmiNote13Pro。6期免息，相当于白送，有什么好说的，买不了吃亏买不了上当。值得一说的是，RedmiNote13Pro还支持IP68级防尘抗水能力，当然IP68级别防尘抗水对于内部堆叠要求也比较高，除了19组关键器件的重新堆叠之外，对于气密性有专项检测对于Type-C口进行了单独定制，增加一体性胶圈，整机也进行了62项可靠性测试，确保安全稳定。
卢伟冰在RedmiNote13系列发布会上暗示，RedmiK70系列将在今年年底登场。今年是Redmi十周年，Redmi打了四大战役”：RedmiNote12Turbo、RedmiK60至尊版、RedmiNote13系列以及最后登场的RedmiK70系列。按照Redmi极致性价比的定位，K70系列将会是Redmi2024年的旗舰焊门员，值得期待。
型号为2311DRK48C的Redmi新机已获得入网许可，这款新机是即将发布的RedmiK70，支持90W有线闪充。RedmiK70系列将同时推出标准版和Pro版两款机型。预计该机最快会在11月份登场，这将是卢伟冰打造的RedmiK60系列之后的旗舰焊门员，具有性价比极高的直屏旗舰潜力。
在小米RedmiNote13系列手机新品发布会上，RedmiNote13标准版手机正式发布。这款手机搭载了2.25mm下巴、四窄边OLED120Hz高刷屏，配备了7.6mm机身，无屏幕支架立边，可选星沙白、子夜黑和时光蓝三款配色。这款手机的起售价为1099元起，现已开售。
RedmiK70系列将在今年年底发布。RedmiK60的旗舰价格也在京东百亿补贴频道下降到了历史新低。RedmiK60是一款性价比较高的手机，值得期待。
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x-crawl 是一款基于 Node.js 的 AI 辅助爬虫库，它通过强大的 AI 辅助功能，使得爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它支持对动态页面、静态页面、接口数据以及文件数据的爬取，同时提供了自动化操作、键盘输入、事件操作等控制页面的能力。此外，它还具备设备指纹、异步同步、间隔爬取、失败重试、轮换代理、优先队列和记录爬取等功能，以适应不同的爬取需求。x-crawl 拥有类型，通过泛型实现完整的类型，基于 MIT 许可发布，适合需要进行数据爬取的开发者和企业。
MetaCLIP是一个开源的机器学习模型，用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选，不依赖于先前模型的过滤，从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性，并提供预训练模型，以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。
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