一个（暂时）只作念具身大脑的公司，抛出了一个只好2.4B参数的具身模子。
面前行业风向标如Physical Intelligence的π 0合计约33亿参数，π 0.6的参数目也疏漏在50亿以上。
在一个以致连硬件形态都还没定型的行业里，2.4B参数到底够不够用？
这家公司给出的谜底是，够用。
况兼足以救助它及时处理三视角的728x728画面，推理延迟仅60毫秒；配合强化学习机制，它还能在真机上络续试错进化。
这即是具身智能创企原力灵机推出的首个具身原生模子居品DM0。
2.4B的轻量小蛋糕，RTX 5090就能跑。
因为从零侦查以及对具身数采有不同于行业的看法等原因，该公司称它为"首个具身原生大模子"。
与模子同期发布的还有开源具身原生框架Dexbotic 2.0，以及具身原生量产职责流DFOL。
这具身软件三件套背后手艺道路的操盘手，是原力灵机合推动说念主、庄浩大模子的周而进。
他在AI圈早已名声在外。
周而进当今才33岁，但这东说念主仍是在AI鸿沟出名13年了——
早在2013年，深度学习和东说念主工智能照旧冷门的时候，大二的旷视实习生周而进就以一作身份，拿下了ICCV 2013的当然环境东说念主脸重要点定位比赛（300-W）工业界组冠军。
但这个神话东说念主物的出名比这个时期线更早。
他是信息学竞赛NOI、IOI金牌选手，初三就"保送"到了清华；行为清华的学生，他师从电子工程系长聘教训、系主任汪玉。
其后行为旷视12号职工，他屡屡用算法软件拿下全球第一。
即是这样一位从AI 1.0时期走出来的少年天才，在旧年，他和同为旷视共事的范浩强、汪天才，创业具身智能。
其后前旷视联合首创东说念主唐文斌也参与其中，担任CEO。
周而进对咱们说，刻下具身行业的主流具身模子有策画，大多数是VLM+Action Head念念路。
也即是说，大模子庄重识别和逻辑推理（比如看到雪柜里有牛奶），动作头庄重践诺（去执取牛奶）。
这种范例在面前行之灵验，但它是一种外挂式有策画。
原力灵机想追求一种具身原生道路，强调从数据汇集范式、推理形态到为止结构，都应源自物理寰宇的反馈，而不是数字寰宇的派生模态。
也如实这样付诸实践了。
刚提到的模子DM0，就"从底层建模上就将感知、推理、为止整合为闭环，然后通过空间推理念念维链（Spatial CoT），内生出具身智能"。
DM0的中枢是通过多源、多任务、多机型侦查来买通具身智能。
具体的侦查经过，分为三个阶段。
第一阶段是VLM Train。
团队从零构建具身原生的多模态模子，将互联网、智驾和具身多传感数据情投意合，让模子天生就长入物理环境，炼就塌实的感知基本功。
第二阶段是VLA Pre-Train，周而进称之为"具身智商清晰的重要"，分为多任务、多机型侦查和空间推理念念维链两条干线。
第三阶段是VLA Post-Train。这一步保留了针对特定愚弄场景的适配智商。
在RoboChallenge大鸿沟真机评测中，DM0拿下了单任务和多任务双料第一。
这是原力灵机训诲以来第一次成体系地发布具身手艺居品。
从和周而进的对谈里咱们发现，原力灵机从模子、器具链、量产职责流，方方面面都不停地在讲闭环、讲具身原生。
在咱们与周而进的此次深度对话中，他也围绕这些重要词给出了更驻防的解读：
为什么要相持从零侦查而不是微调？
空间推理念念维链是怎样匡助模子搪塞长程任务？
"全身全时全域"的数据采聚首带来什么变化？
机器东说念主如何平缓走向领有"社会身份"？
以及，为什么必须7×24小时跑起来？为什么要从物流滥觞作念具身？
……
诸如这些问题，在采访中都获取了复兴。
{jz:field.toptypename/}（以下为对话实录。在不篡改对谈者本东说念主快乐的基础上，咱们作念了部分点窜，以爽直阅读）
对话实录对于"具身原生"
量子位：灵机把此次发布的DM0叫作念"具身原生大模子"。原生不原生有什么区别？
周而进： 具身智能的中枢是构建感知-决策-践诺的闭环智能。
在大谈话模子范式下，智能主要停留在信息处理层面，比如识别雪柜里有牛奶。
但具身智能不仅要看到牛奶，还要提起牛奶，找到分娩日历，从而判断牛奶是否逾期，终了从数字智能到物千里着镇定能的逾越。
量子位：DM0原生在那里？
周而进：有两个层面。
第一个是模子侦查自己的起初从零滥觞。
但愿模子从降生的第一天滥觞，就仍是充分长入物理寰宇，而不是在一个仍是被普遍互联网数据塑形过的模子上，后天再去补物理寰宇的东西。
物理寰宇在模子运滚动阶段，会给到异常多异常丰富的反馈，这种反馈如果放到背面再学，本质上是很难补追思的。
互联网数据固然很紧迫，它带来了普遍先验，但咱们的理念是，但愿模子在一滥觞就见过真实的空间相关、交互相关，长入东说念主与物理寰宇是如何对话的。
好多东说念主会认为，当今仍是有很强的通用大模子了，比如径直拿一个谈话模子行为基模，再往后堆一些具身数据，好像也能训出着力。
从工程上看，这条路是走得通的。但咱们会认为，这样的旅途在融会功令上是有问题的。不管是动物照旧东说念主类，最早学会的都是动作，是对物理寰宇的反映智商，而谈话、玄虚念念维反而是后天渐渐发展出来的。
一个不那么严谨的类比，你很难想象一个婴儿是先学会对话，再学会找奶瓶。
是以咱们认为具身模子也应该谨守肖似的旅途，从一滥觞就围绕物理交互来构建，而不是在一个仍是在数字寰宇侦查好的模子上去嫁接动作智商。
量子位：第二个原生的点呢？
周而进：第二个是数据的长入形态。
今天行业里对于具身数据怎样采、用仿真照旧真机，其实不对异常大。
仿真派和真机派之间争论了很久，但咱们一直认为用"仿真"照旧"真机"来切分自己趣味并不大，更像是在给我方贴标签。
咱们的看法是，今天你汇集的所稀有据，本质上都是合成数据，仅仅合成进度不同汉典。
在仿真器里，任务界说、物理反馈、物理规则，全部是东说念主为构造的，这是高度合成的数据；在真实寰宇里采数据，看起来瓶子是真实、环境是真实，但任务是不是你界说的？Task instruction是不是东说念主为设定的？物流场景里的活水线是不是东说念主联想的？
从这个角度看，它们本质上都处在一个合成光谱上。
咱们更怜惜的不是用不必仿真，而是应该把数据和算力投向那里。
咱们里面有一个相比明确的判断，物理详情趣强的部分，用算力和仿真去贬责；语义抵赖、概略情趣高的部分，用真实数据去掩饰。
这亦然咱们为什么会认为从一滥觞就把"东说念主、数据、物理寰宇的交互样式"放进模子联想里异常紧迫。
如果模子最早战争到的即是这些东西，它在后续面对不同硬件、不同形态机器东说念主时，学到的是操作逻辑，而不是某一台机器的电机参数。
量子位：说到不同形态的机器东说念主，汉典炫夸DM0的侦查突出推行了不同执行的机器东说念主数据，面前是8种机器东说念主。
周而进：如果模子只见过少数几种机型，它很容易把"该怎样完成一个任务"和"这台机器的关节要怎样转"混在一齐。
举个例子，把水放到某个位置，模子委果应该长入的是伸手、挪动、扬弃这个动作序列，而不是某个关节需要转些许度。
就像东说念主开车相似，一个及格的司机不会因为换了一辆车就不会开了。
委果记取的是轨迹和操作逻辑，而不是标的盘的松紧进度。
从这个角度也很容易能长入具身原生是咱们的旅途接受。
对于数据和高/低熵场景
量子位：DM0用的数据开端有3个，分别是互联网数据、智能扶助驾驶数据和具身智能数据。
周而进：具身模子不是只靠一种数据就能训出来的。
如果仿真什物理引擎饱和强，能模拟出真实寰宇的战争力、摩擦力和碰撞反馈，那么仿真数据的价值就会极大普及。
但在面前的阶段，卓绝是波及到复杂的触觉和幽微操作时，开云app真实交互产生的硬核数据依然是不可替代的。
况兼互联网数据、自驾数据、具身数据，这三类数据在模子里承担的扮装是完全不同的。
互联网数据提供的是谈话和观念层面的玄虚智商，它让模子长入"什么是什么"；自驾数据提供的是在洞开环境中搪塞长尾事件的教会；而具身数据填补的是物理交互和战争这一块，这是前两类数据完全无法掩饰的。
量子位：三者有固定的搀杂比例吗？
周而进：莫得，证实实验结果动态转换。
当今具身数据如实相对少，但跟着汇集鸿沟的扩大，它的占比一定会快速高潮。
量子位：其中哪种会是改日侦查具身模子的主导类别？
周而进：咱们并不认为改日一定是某一种数据占实足主导。3类数据在不同阶段承担不同权重。
量子位：你们提到"熵在那里，数据就投向那里"，这句话怎样长入？
周而进：不错长入为决定数据汇集的重要变量是环境的可刻画性与熵（概略情趣）。
最高效的范例一定是"大要闭环的范例"。
如果数据采追思不可普及模子的泛化智商，或者采追思的全是重叠的、低质料的动作，那仅仅在浪掷算力。
咱们当今的计谋是，先通过模子发现哪些任务是它干不好的，即"熵值高"的地方，然后针对性地去补那部分数据。
这就叫以需定采，让数据汇集也具备反馈闭环。
环境规则明确的场景，数据即是忖度的产物。咱们不错充分发扬算力可彭胀的上风，通过算力进职业态空间的探索。
高熵场景充满不解的语义，东说念主类偏好，还有洞开寰宇的概略情趣。这种情况下数据即是教会的映射，必须依赖真实交互，从各样教会中归纳。
爽直说，物理规则爽直详情的部分用算力生成数据，物理抵赖或语义抵赖的部分用真机汇集，这样智力贬责长尾问题。
对于数据汇集形态
量子位：你们的数据汇集形态好像很特有，不单采具身机器东说念主的双臂动作。
周而进：咱们作念的是全身全域全时的汇集。
量子位：什么是"全身全域全时"？
周而进：全身，指数据汇集要包含底盘的挪动、躯干的妥洽以及总共传感器的反馈。
具身智能是操作与导航的归并，你不可把路走得好和手干得好远离来看，数据必须包含全身的协同。
全时强调的是数据的聚合性和因果链。
数据汇集不可只拍下某个一刹，要从意图产生、旅途策画到动作践诺，以致是中间出错、修正的全经过都纪录下来。
正常东说念主类对话，我问你"卫生间在哪"，你手一指，说"在那"。
这个经过中你讲了一个场地代词，又作念了一个肢体谈话。这些东西其实是咱们认为大要跟东说念主万古期，或者说24小时全时共处的一个机器东说念主他就应该具备的智商。
全域是空间域，相对其他两个，这个暂时照旧一个改日策画。
量子位：汇集这种数据是一滥觞起点就这样，照旧走了其它形态终末接受了一种最work的？
周而进：咱们从一滥觞去作念数采的时候，就奔着要把全身的数据、全时期段的数据、全空间场景的数据都给掩饰了，其实即是奔着一个更通用的目的去作念。
都说具身智能具身智能，那东说念主类的全身的数据你是不是都应该采到？
如果我今天只作念桌面的双臂执取机器东说念主，你好像只须用双臂就行了。
但真实的东说念主类动作不单好双臂和双手的动作。经过中你可能要弯腰，你可能要蹲下；如果要把东西递出去，需要伸手……需要各式肢体谈话。
具身智能的数据不可只关注手部动作，应该要用举座性的、聚合的来训。
量子位：这样煞操神思地汇集，能带来什么着力呢？
周而进：全身全时全域的汇集是为了搪塞物理寰宇的无尽长尾。
如果汇集不够全面，模子就会堕入无尽打补丁的窘境。
对于新发布的具身三件套
量子位：此次除了DM0，你们还发布了一个开源的具身框架Dexbotic2.0，以及解锁具身愚弄量产职责流的DFOL。动作不少。
周而进：Dexbotic2.0是咱们联合RLinf一齐打造"具身智能鸿沟的PyTorch"。
它经受模块化架构，视觉编码器、LLM模块、动作大众模块都不错像乐高相似目田组合。
咱们联合了清华、无问芯穹共建，目的是终了具身操作与导航、师法学习与强化学习的归并。
DFOL则用来解锁具身愚弄量产职责流。
传统非标自动化领有极快的节拍和极高的详情趣，但天真性差，难以符合平日换线；东说念主工则具备极强的通用智商和精真金不怕火操作手段，金沙电玩可是着力低、资本高且瓦解性不及。
DFOL正处于这两者之间最有价值的职责区间，它依托相对通用的硬件，通过宽敞的学习智商终了快速换线，以模子界说功能，并对复杂多变的输入具备极强的柔性符合智商。
既能保持较高着力与详情趣，又领有接近东说念主类的天真性和符合性
咱们用三个目的评估它：
得胜率（接近100%的聚合无故障功课）
动作质料（毫米级以致更高的定位精度）
节拍（即隐隐率，决定ROI）
对于具身模子的顾忌
量子位：DM0模子里面用到了空间推理念念维链（Spatial CoT），这和大谈话模子的推理念念维链（CoT）的本质区别是什么？
周而进：大谈话模子的CoT主淌若一维的语义推理，具身智能面对的挑战是三维的物理寰宇。
空间推理的推理中枢是"空间"，具备真实操作场景中的空间长入、时序组织与畅通为止智商。
面对"打理一下桌面"这种抵赖辅导，模子不是径直输挪动作，而是先进行子任务瞻望与策画，然后完成物体识别与精详情位。
它必须把视觉特征滚动为精准的空间坐标和轨迹，这是一种空间维度的推演。
量子位：在纯文本大模子里，推理错了可能仅仅信口雌黄；但物理寰宇里的动作一朝出错，可能形成损坏、危境或不可逆的后果。
周而进：对。是以空间推理念念维链通过"子任务-识别定位-2D轨迹-3D动作映射"的闭环，确保每一步推理都与物理现实对皆。
它模拟"介入寰宇"后的物理反馈，从而弥合感知与践诺之间的断层。
这类空间推理是DM0模子的联想中枢。
量子位：空间推理念念维链能带来什么着力？
周而进：结合高分辨率的输入，他能让模子在毫米级精度的任务中（如工件摆放）识别渺小的位置各异。
莫得这种层层递进的推理，模子无法学会物体左偏移2毫米意味着什么，但通过空间推理后就能忖度并践诺这种各异。
普通的CoT无法告诉你杯子向左偏移2毫米意味着什么，但Spatial CoT必须能忖度并践诺这种各异。
对于7x24运行
量子位：对于数据闭环、物理直观的形成，还有熵，你都在说"越早越好"。
周而进： 总共东说念主都知说念，机器东说念主要上岗要运行，但什么时候跑是一个很现实的问题。有的团队是先作念demo，先作念手艺，再沟通落地；咱们是反过来。
咱们一滥觞就想，这个东西必须7×24小时运行，越早跑起来越好。
只好真实跑起来，才有真实数据。
你的模子再明智，如果没稀有据回流，它耐久学不会真实场景中的问题；你侦查里莫得的东西，只可靠在跑的时候补追思。
况兼越早跑起来，工程的瓦解性问题越早露馅，你就能越早修。
今天demo作念得再好，一朝你要上岗7×24，你就会发现电源、网罗、录像头、支架，以致天气、光照，都会出问题。
量子位：原力灵机的模子仍是7x24在跑了吗？
周而进：咱们当今仍是在多个时势作念部署，不是demo式的部署，是7×24的真实运行。
哪怕刚滥觞得胜率不高，也要跑起来。
对于紧密操作
量子位：你们把工场里的物流场景是具身智能愚弄的紧迫延迟。
周而进：是的。
量子位：为什么从物流作念起？
周而进：具身当今很难说脱离场景，一定得在一个相比明确的场景底下来作念这件事情。
咱们今天作念物流有明确的产线，有明确的陡立料的逻辑。
在这个场景上头，先把该干的活干好，然后一步一步去拓展智商。
灵机在物流场景里作念了一个轮式双臂机器东说念主，专门用来作念物料分拣。物料分拣执行上异常复杂，物料有柔性的，有刚性的，摆放也很乱，即是在物料箱里顺心堆满。
要把这些物品一个一个分拣出来，有好多传统的范例，比如用吸盘。但问题是吸盘对于柔性材料，对于名义不光芒的物体不work，有各式各样的corner case。
在这样一个明确且受限的愚弄场景下，咱们的目的是探索能否让机器东说念主终了24小时不停止运行，知足执行需求。
量子位：怎样长入"物流场景异常复杂"？光是听起来，莫得什么具体的体会。
周而进：好多时候公共会被一些大动作诱骗，比如能不可搬箱子、能不可排闼、能不可走路。
但委果难的其实是紧密动作。
紧密动作不是说动作幅度小，而是说对聚合状况变化的为止条款异常高。
比如一个工件的摆放，你肉眼看可能认为仍是放进去了，但对工业来说，差一两毫米即是失败。
这种事情如果仅仅拍视频是看不出来的，一朝真实放到产线上，就会发现得胜率会异常快地掉下来。
量子位：怎样让具身机器东说念主很好地完成这些紧密动作？
周而进：紧密动作的前提是紧密感知。
如果你的视觉输入分辨率不够，模子看到的寰宇自己即是抵赖的，那背面的推理和为止一定是漂的。好多时候模子它压根不知说念当今这个工件到底偏了些许。
是以咱们在模子联想时，会异常垂青高分辨率输入下的瓦解性，而不是只追求推理速率或者隐隐。
这又call back了咱们反复强调具身原生。其中一个很紧迫的原因即是紧密动作没办法靠后期补。
如果模子在最早的侦查阶段，从来莫得在高精度、高条款的物理反馈放学过动作，那背面你再加些许规则、加些许工程不休，都会异常发愤。
对于落地场景
量子位：说说你们的落地场景吧。
周而捷：咱们挑选的是一个最圭臬化的场景，即是物流工东说念主坐在工位上头，在物料箱上头作念分拣；也有工东说念主是在作念物料箱的搬运，他要从这边的一个AGV把箱子提起来，然后塞到货架上头。
也有工东说念主在作念打包。比如你买了三瓶可乐，工东说念主要拿一个快递箱，里面还要垫一些防震的泡沫纸，终末打包好。
这仍是波及到一个东说念主在工场里面全身的动作：来去、蹲起、手部的贤惠操作……掩饰的场景异常丰富了。
不外事情要一步一步来贬责。咱们当今先解锁的照旧贤惠执取的问题。
量子位：你们怎样看待不同场景的优先级？为什么先作念物流，而不是一上来就作念家庭之类的其它场景？
周如进：家庭场景如实是让总共东说念主都异常抖擞的结尾，但饭得一口一口吃。
咱们当今的计谋是，领先选一个大要相比鸿沟化、且具备高度可复制性的场景。
这种可复制性包含三个维度。
第一个是买卖模式的复制，能不可形成圭臬化的插足产出比（ROI）？
第二个是施工难度的为止，环境要相对可控，不会像家庭环境那样极点，复杂多变。
第三个是数据回流量复制， 这是最紧迫的——咱们需要在一个场景里快速跑通闭环，让数据能成鸿沟地回流，用来喂养模子。
量子位：为什么是这三个维度？
周而进：通过这些场景，咱们不错平缓解锁三个中枢智商。
第一是模子的通用智商，第二是硬件的可靠性，第三是把供应链和资本打下来。
如果径直进家庭，这三座大山很难同期翻昔时。
量子位：不外你刚才提到，"家庭"是"期许的结尾场景"？你们的道路图是什么样的？
周而进：物流不仅有执取，还有普遍的搬运和环境交互。
从物流滥觞，先作念一些专项智商的居品，进到仓储环境；等智商瓦解了，再平缓推向ToB汇注ToC的场景，比如门店的导流、导客、导购。
终末，当总共的手艺、资本、安全性都经过海量考据后，再往最终的To C家庭标的去走。
这即是咱们说的先物流、后家庭，谨言慎行。
对于寰宇模子
量子位：DM0在联想中引入了具身空间建模机制，模仿了寰宇模子的范式。你们怎样看待寰宇模子？
周而进：高阶寰宇模子被咱们视为普及模子泛化智商和处理复杂长程任务的中枢手艺救助。
量子位：你们怎样界说寰宇模子？
周而进：咱们对它的界说跟公共不太相似。
咱们不认为寰宇模子是一个全能的、能径直输出高质料计谋的现实仿真器。咱们更倾向于它是一种模子内的寰宇长入形态，它的重要点是你有莫得办法在不践诺动作的前提下，推理出这个动作在刻下环境下会带来什么结果。
这个东西才是中枢。
如果你每作念一个动作都要试一下、都要采一次反馈，那太慢了。
寰宇模子的趣味是让你在心中模拟一次结果，然后挑最优的那条旅途去作念。
量子位：它不是让你径直输出结果，而是让你学会怎样模拟。
周而进：对。
咱们当今也在尝试让寰宇模子具备空间和时期上的脑补智商。
即是说，当它看到前几帧时，它能不可想象出接下来几帧会发生什么。或者说，如果我当今想作念一个动作，它能不可在践诺之前，先瞻望这个动作在物理寰宇中可能发生的后果。
咱们也会跟DM0这样的具身模子作念结合，让寰宇模子的输出能对动作策画起到救助作用，但不是说它能孤立贬责总共问题。
更像是一个匡助你决策的inner loop，而不是一个全能planner。
对于终极目的与节律判断
量子位：除了落地家庭外，具身智能机器东说念主还有更远方的终极目的吗？
周而进：我认为具身智能最终一定会走向领有平庸社会身份的阶段。
但这个经过一定是分阶段的。需要练习可靠的硬件形态，需要模子能用当然谈话与东说念主蛊惑完成任务，也需要用户在激情上形成信任。
量子位：什么叫领有平庸的社会身份？
周而进：咱们里面接头过一个很趣味的观念，叫"机器东说念主领有我方的支付宝"。
机器东说念主去践诺一个任务，比如去超市帮主东说念主买一瓶水，或者在园区里调用了另一个自动化诱导的工作时，它不错具备孤立的支付和结算智商。
这种社会身份的训诲，背后需要贬责的是机器东说念主的信用体系、支付体系以及株连追忆体系。
改日的具身机器东说念主会像当今的智妙手机相似，是一个社会化接口。领有支付智商仅仅第一步，领有平庸的社会身份才是它成为委果AGI的标记。
为什么是原力灵机来作念这件事？
量子位：早前旷视里面有问"why me"的文化。当今我方出来再创业，你认为为什么要来作念具身这件事？
周而进：第一个我认为是说，具身这件事，不是你爽直的去踩点数据，或者把互联网受骗今各式的数据整合一下就大要作念出来的。
它波及到软件和硬件，尤其是它波及到海量的跟物理寰宇的交互。是以咱们认为领先你要有场景。
对咱们来说的话，物流其实即是一个异常好的场景。
举个例子，比如说在物流里面，你说分拣物料它颖悟，可是你真把机器东说念主搬进去，这背面有好多的事情——对接表层业务系统？加入具身机器东说念主后，你篡改了总共这个词活水线的节律节拍，对吧？你如果东西掉地上了，你有兜底有策画吗？
总共的这些东西，都是这个具身到底能不可进到这个场景里，从而带来所谓的数据飞轮的前提。
那如果你搞不定这些东西，那你今天只可去工场里面摆个拍个视频。
量子位：那为什么是你们这群东说念主来作念这件事？
周而进：其实看一家公司能不可成，中枢看这几个身分：模子智商、硬件智商、行业融会和工程落地。
咱们团队的单干异常明确且闭环。
唐文斌是CEO，他不仅有极强的买卖尖锐度，更紧迫的是他能把这帮东说念主聚在一齐。
我和汪天才庄重基模侦查，咱们对大鸿沟参数、多源数据混训有耐久的实战教会。
范浩强庄重前沿算法探索和软硬件协同，这是最难的部分。
咱们这个组合不是临时凑的，是经过耐久考据、有默契的组合。
One More Thing
周而进在AI鸿沟真刀真枪作念了13年了。
当今遇上新一轮风口，他和昔日同伴们一齐再战具身智能。他说，公共老把AI时期分离红AI 1.0和AI 2.0时期，听起来给东说念主一种割裂感。
但其实不是这样的。身处其中，你是能不雅察和嗅觉到手艺的发展的。
因为AI 1.0时期崭露头角的时候太过年青，是少年天才，以至于周而进和范浩强、汪天才等东说念主，放在这一波AI创业队列中来，还瑕瑜长年青。
咱们问他，你有什么冷落给当今的年青东说念主吗？不管是搞信奥的照旧搞AI的。
周而进蹙眉头想了两秒，倏地捧腹大笑：
年青东说念主才不心爱听冷落呢！干就完结！
DM0手艺证明：
https://dexmal.com/DM0_Tech_Report.pdf
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