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一个（暂时）只作念具身大脑的公司，抛出了一个只须2.4B参数的具身模子。
咫尺行业风向标如Physical Intelligence的π 0合计约33亿参数，π 0.6的参数目也苟简在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。
况兼足以因循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，它还能在真机上不绝试错进化。
这便是具身智能创企原力灵机推出的首个具身原生模子产物DM0。
2.4B的轻量小蛋糕，RTX 5090就能跑。
因为从零检会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，以及具身原生量产责任流DFOL。
这具身软件三件套背后技巧门路的操盘手，是原力灵机结伴东谈主、安逸大模子的周而进。
他在AI圈早已名声在外。
周而进当今才33岁，但这东谈主还是在AI界限出名13年了——
早在2013年，深度学习和东谈主工智能如故冷门的时候，大二的旷视实习生周而进就以一作身份，拿下了ICCV 2013的当然环境东谈主脸要害点定位比赛（300-W）工业界组冠军。
但这个听说东谈主物的出名比这个时候线更早。
他是信息学竞赛NOI、IOI金牌选手，初三就"保送"到了清华；当作清华的学生，他师从电子工程系长聘训诲、系主任汪玉。
其后当作旷视12号职工，他屡屡用算法软件拿下全球第一。
便是这样一位从AI 1.0期间走出来的少年天才，在客岁，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谈主唐文斌也参与其中，担任CEO。
周而进对咱们说，面前具身行业的主流具身模子决议，大多数是VLM+Action Head念念路。
也便是说，大模子安逸识别和逻辑推理（比如看到雪柜里有牛奶），动作头安逸实施（去捏取牛奶）。
这种法子在咫尺行之有用，但它是一种外挂式决议。
原力灵机想追求一种具身原生门路，强调从数据蚁集范式、推理方式到抑遏结构，都应源自物理寰球的反馈，而不是数字寰球的派生模态。
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、抑遏整合为闭环，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、多机型检会来买通具身智能。
具体的检会进程，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形影相随，让模子天生就斡旋物理环境，练成塌实的感知基本功。
第二阶段是VLA Pre-Train，周而进称之为"具身才能显露的要害"，分为多任务、多机型检会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诈欺场景的适配才能。
在RoboChallenge大限度真机评测中，DM0拿下了单任务和多任务双料第一。
这是原力灵机成就以来第一次成体系地发布具身技巧产物。
从和周而进的对谈里咱们发现，原力灵机从模子、器用链、量产责任流，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，他也围绕这些要害词给出了更详备的解读：
为什么要对持从零检会而不是微调？
空间推理念念维链是如何匡助模子应酬长程任务？
"全身全时全域"的数据采聚集带来什么变化？
机器东谈主如何冉冉走向领有"社会身份"？
以及，为什么必须7×24小时跑起来？为什么要从物流脱手作念具身？
……
诸如这些问题，在采访中都获取了回复。
（以下为对话实录。在不改造对谈者本东谈主答允的基础上，咱们作念了部分改削，以浅薄阅读）
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-实施的闭环智能。
在大言语模子范式下，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，从而判断牛奶是否落后，完毕从数字智能到物缄默能的最先。
量子位：DM0原生在那边？
周而进：有两个层面。
第一个是模子检会本人的开始从零脱手。
但愿模子从出身的第一天脱手，就还是充分斡旋物理寰球，而不是在一个还是被大宗互联网数据塑形过的模子上，后天再去补物理寰球的东西。
物理寰球在模子运行化阶段，会给到额外多额外丰富的反馈，这种反馈如果放到后头再学，本质上是很难补转头的。
互联网数据虽然很蹙迫，它带来了大宗先验，但咱们的理念是，但愿模子在一脱手就见过竟然的空间干系、交互干系，斡旋东谈主与物理寰球是如何对话的。
许多东谈主会以为，当今还是有很强的通用大模子了，比如平直拿一个言语模子当作基模，再往后堆一些具身数据，好像也能训出遵守。
从工程上看，这条路是走得通的。但咱们会以为，这样的旅途在阐明功令上是有问题的。不管是动物如故东谈主类，最早学会的都是动作，是对物理寰球的反馈才能，而言语、综合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解任雷同的旅途，从一脱手就围绕物理交互来构建，而不是在一个还是在数字寰球检会好的模子上去嫁接动作才能。
量子位：第二个原生的点呢？
周而进：第二个是数据的斡旋方式。
今天行业里对于具身数据如何采、用仿真如故真机，其实不合额外大。
仿真派和真机派之间争论了很久，但咱们一直以为用"仿真"如故"真机"来切分本人意旨并不大，更像是在给我方贴标签。
咱们的看法是，今天你蚁集的所出奇据，本质上都是合成数据，仅仅合成进度不同辛苦。
在仿真器里，任务界说、物理反馈、物理规矩，全部是东谈主为构造的，这是高度合成的数据；在竟然寰球里采数据，看起来瓶子是真的、环境是真的，但任务是不是你界说的？Task instruction是不是东谈主为设定的？物流场景里的活水线是不是东谈主想象的？
从这个角度看，它们本质上都处在一个合成光谱上。
咱们更善良的不是用不必仿真，而是应该把数据和算力投向那边。
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；语义浑沌、省略情趣高的部分，用竟然数据去隐蔽。
这亦然咱们为什么会认为从一脱手就把"东谈主、数据、物理寰球的交互花样"放进模子想象里额外蹙迫。
如果模子最早战役到的便是这些东西，它在后续面对不同硬件、不同形态机器东谈主时，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谈主，贵寓炫耀DM0的检会有益推论了不同骨子的机器东谈主数据，咫尺是8种机器东谈主。
周而进：如果模子只见过少数几种机型，它很容易把"该如何完成一个任务"和"这台机器的关节要如何转"混在通盘。
举个例子，把水放到某个位置，模子真确应该斡旋的是伸手、搬动、放手这个动作序列，而不是某个关节需要转些许度。
就像东谈主开车同样，一个及格的司机不会因为换了一辆车就不会开了。
真确记取的是轨迹和操作逻辑，而不是场地盘的松紧进度。
从这个角度也很容易能斡旋具身原生是咱们的旅途选拔。
对于数据和高/低熵场景
量子位：DM0用的数据来源有3个，分别是互联网数据、智能辅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。
如果仿真的物理引擎充足强，能模拟出竟然寰球的战役力、摩擦力和碰撞反馈，那么仿真数据的价值就会极大擢升。
但在咫尺的阶段，高出是触及到复杂的触觉和微弱操作时，竟然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变装是完全不同的。
互联网数据提供的是言语和观念层面的综合才能，它让模子斡旋"什么是什么"；自驾数据提供的是在洞开环境中应酬长尾事件的教授；而具身数据填补的是物理交互和战役这一块，这是前两类数据完全无法隐蔽的。
量子位：三者有固定的混杂比例吗？
周而进：莫得，证据实验罢了动态治疗。
当今具身数据如实相对少，但跟着蚁集限度的扩大，它的占比一定会快速飞腾。
量子位：其中哪种会是畴昔检会具身模子的主导类别？
周而进：咱们并不认为畴昔一定是某一种数据占十足主导。3类数据在不同阶段承担不同权重。
量子位：你们提到"熵在那边，数据就投向那边"，这句话如何斡旋？
周而进：不错斡旋为决定数据蚁集的要害变量是环境的可形色性与熵（省略情趣）。
最高效的法子一定是"好像闭环的法子"。
如果数据采转头弗成擢升模子的泛化才能，或者采转头的全是重迭的、低质地的动作，那仅仅在销耗算力。
咱们当今的计策是，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，让数据蚁集也具备反馈闭环。
环境规矩明确的场景，数据便是研究的产物。咱们不错充分证据算力可膨大的上风，通过算力进作事态空间的探索。
高熵场景充满不解的语义，东谈主类偏好，还有洞开寰球的省略情趣。这种情况下数据便是教授的映射，必须依赖竟然交互，从种种教授中归纳。
粗鲁说，物理规矩简易详情的部分用算力生成数据，物理浑沌或语义浑沌的部分用真机蚁集，这样才能贬责长尾问题。
对于数据蚁集方式
量子位：你们的数据蚁集方式好像很特有，不单采具身机器东谈主的双臂动作。
周而进：咱们作念的是全身全域全时的蚁集。
量子位：什么是"全身全域全时"？
周而进：全身，指数据蚁集要包含底盘的搬动、躯干的调解以及所有这个词传感器的反馈。
具身智能是操作与导航的归拢，你弗成把路走得好和手干得好隔断来看，数据必须包含全身的协同。
全时强调的是数据的团结性和因果链。
数据蚁集弗成只拍下某个蓦地，要从意图产生、旅途研究到动作实施，以致是中间出错、修正的全进程都纪录下来。
正常东谈主类对话，我问你"卫生间在哪"，你手一指，说"在那"。
这个进程中你讲了一个场地代词，又作念了一个肢体言语。这些东西其实是咱们认为好像跟东谈主永劫候，或者说24小时全时共处的一个机器东谈主他就应该具备的才能。
全域是空间域，相对其他两个，这个暂时如故一个畴昔研究。
量子位：蚁集这种数据是一脱手起点就这样，如故走了其它方式终末选拔了一种最work的？
周而进：咱们从一脱手去作念数采的时候，就奔着要把全身的数据、全时候段的数据、全空间场景的数据都给隐蔽了，其实便是奔着一个更通用的办法去作念。
都说具身智能具身智能，那东谈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捏取机器东谈主，你好像只须用双臂就行了。
但竟然的东谈主类动作不单要双臂和双手的动作。进程中你可能要弯腰，你可能要蹲下；如果要把东西递出去，需要伸手……需要种种肢体言语。
具身智能的数据弗成只关注手部动作，应该要用合座性的、团结的来训。
量子位：这样煞费神机地蚁集，能带来什么遵守呢？
周而进：全身全时全域的蚁集是为了应酬物理寰球的无穷长尾。
如果蚁集不够全面，模子就会堕入无穷打补丁的窘境。
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，以及解锁具身诈欺量产责任流的DFOL。动作不少。
周而进：Dexbotic2.0是咱们联合RLinf通盘打造"具身智能界限的PyTorch"。
它采选模块化架构，视觉编码器、LLM模块、动作内行模块都不错像乐高同样目田组合。
咱们联合了清华、无问芯穹共建，办法是完毕具身操作与导航、效法学习与强化学习的归拢。
DFOL则用来解锁具身诈欺量产责任流。
传统非标自动化领有极快的节拍和极高的详情趣，但纯真性差，难以符合不时换线；东谈主工则具备极强的通用才能和高妙操作手段，然而遵守低、老本高且巩固性不及。
DFOL正处于这两者之间最有价值的责任区间，它依托相对通用的硬件，通过雄伟的学习才能完毕快速换线，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才能。
既能保持较高遵守与详情趣，又领有接近东谈主类的纯真性和符合性
咱们用三个研究评估它：
告捷率（接近100%的团结无故障功课）
动作质地（毫米级以致更高的定位精度）
节拍（即吞吐率，决定ROI）
对于具身模子的悲悼
量子位：DM0模子里面用到了空间推理念念维链（Spatial CoT），这和大言语模子的推理念念维链（CoT）的本质区别是什么？
周而进：大言语模子的CoT主若是一维的语义推理，具身智能濒临的挑战是三维的物理寰球。
空间推理的推理中枢是"空间"，具备竟然操作场景中的空间斡旋、时序组织与通顺抑遏才能。
面对"打理一下桌面"这种浑沌教导，模子不是平直输迁徙作，而是先进行子任务臆想与研究，然后完成物体识别与精详情位。
它必须把视觉特征飘摇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，推理错了可能仅仅言而无信；但物理寰球里的动作一朝出错，可能变成损坏、危急或不可逆的后果。
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都。
它模拟"介入寰球"后的物理反馈，从而弥合感知与实施之间的断层。
这类空间推理是DM0模子的想象中枢。
量子位：空间推理念念维链能带来什么遵守？
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）识别轻微的位置互异。
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研究并实施这种互异。
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必须能研究并实施这种互异。
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： 所有这个词东谈主都知谈，机器东谈主要上岗要运行，但什么时候跑是一个很现实的问题。有的团队是先作念demo，先作念技巧，再洽商落地；咱们是反过来。
咱们一脱手就想，这个东西必须7×24小时运行，越早跑起来越好。
只须竟然跑起来，才有竟然数据。
你的模子再理智，如果没出奇据回流，它经久学不会竟然场景中的问题；你检会里莫得的东西，只可靠在跑的时候补转头。
况兼越早跑起来，工程的巩固性问题越早败露，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、收集、录像头、支架，以致天气、光照，都会出问题。
量子位：原力灵机的模子还是7x24在跑了吗？
周而进：咱们当今还是在多个场所作念部署，不是demo式的部署，是7×24的竟然运行。
哪怕刚脱手告捷率不高，也要跑起来。
对于精采操作
量子位：你们把工场里的物流场景是具身智能诈欺的蹙迫蔓延。
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，有明确的险峻料的逻辑。
在这个场景上头，先把该干的活干好，然后一步一步去拓展才能。
灵机在物流场景里作念了一个轮式双臂机器东谈主，专门用来作念物料分拣。物料分拣施行上额外复杂，物料有柔性的，有刚性的，摆放也很乱，便是在物料箱里凡俗堆满。
要把这些物品一个一个分拣出来，有许多传统的法子，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，有种种各样的corner case。
在这样一个明确且受限的诈欺场景下，咱们的办法是探索能否让机器东谈主完毕24小时不停止运行，温存施行需求。
量子位：如何斡旋"物流场景额外复杂"？光是听起来，莫得什么具体的体会。
周而进：许多时候群众会被一些大动作劝诱，比如能弗成搬箱子、能弗成排闼、能弗成走路。
但真确难的其实是精采动作。
精采动作不是说动作幅度小，而是说对团结气象变化的抑遏条目额外高。
比如一个工件的摆放，你肉眼看可能以为还是放进去了，但对工业来说，差一两毫米便是失败。
这种事情如果仅仅拍视频是看不出来的，一朝真的放到产线上，就会发现告捷率会额外快地掉下来。
量子位：如何让具身机器东谈主很好地完成这些精采动作？
周而进：精采动作的前提是精采感知。
如果你的视觉输入分辨率不够，模子看到的寰球本人便是浑沌的，那后头的推理和抑遏一定是漂的。许多时候模子它根柢不知谈当今这个工件到底偏了些许。
是以咱们在模子想象时，会额外敬重高分辨率输入下的巩固性，而不是只追求推理速率或者吞吐。
这又call back了咱们反复强调具身原生。其中一个很蹙迫的原因便是精采动作没办法靠后期补。
如果模子在最早的检会阶段，从来莫得在高精度、高条目的物理反馈放学过动作，那后头你再加些许规矩、加些许工程不竭，都会额外劳苦。
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轮番化的场景，便是物流工东谈主坐在工位上头，在物料箱上头作念分拣；也有工东谈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。
也有工东谈主在作念打包。比如你买了三瓶可乐，工东谈主要拿一个快递箱，里面还要垫一些防震的泡沫纸，终末打包好。
这还是触及到一个东谈主在工场里面全身的动作：往还、蹲起、手部的理智操作……隐蔽的场景额外丰富了。
不外事情要一步一步来贬责。咱们当今先解锁的如故理智捏取的问题。
量子位：你们如何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：家庭场景如实是让所有这个词东谈主都额外重生的终端，但饭得一口一口吃。
咱们当今的计策是，最先选一个好像相比限度化、且具备高度可复制性的场景。
这种可复制性包含三个维度。
第一个是营业模式的复制，能弗成形成轮番化的干预产出比（ROI）？
第二个是施工难度的抑遏，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， 这是最蹙迫的——咱们需要在一个场景里快速跑通闭环，让数据能成限度地回流，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，咱们不错冉冉解锁三个中枢才能。
第一是模子的通用才能，第二是硬件的可靠性，第三是把供应链和老本打下来。
如果平直进家庭，这三座大山很难同期翻往常。
量子位：不外你刚才提到，"家庭"是"祈望的终端场景"？你们的门路图是什么样的？
周而进：物流不仅有捏取，还有大宗的搬运和环境交互。
从物流脱手，先作念一些专项才能的产物，进到仓储环境；等才能巩固了，再冉冉推向ToB结合ToC的场景，比如门店的导流、导客、导购。
终末，当所有这个词的技巧、老本、安全性都经过海量考据后，再往最终的To C家庭场地去走。
这便是咱们说的先物流、后家庭，谨言慎行。
对于寰球模子
量子位：DM0在想象中引入了具身空间建模机制，鉴戒了寰球模子的范式。你们如何看待寰球模子？
周而进：高阶寰球模子被咱们视为擢升模子泛化才能和处理复杂长程任务的中枢技巧因循。
量子位：你们如何界说寰球模子？
周而进：咱们对它的界说跟群众不太同样。
咱们不认为寰球模子是一个全能的、能平直输出高质地计策的现实仿真器。咱们更倾向于它是一种模子内的寰球斡旋方式，它的要害点是你有莫得办法在装假施动作的前提下，推理出这个动作在面前环境下会带来什么罢了。
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。
寰球模子的意旨是让你在心中模拟一次罢了，然后挑最优的那条旅途去作念。
量子位：它不是让你平直输出罢了，而是让你学会如何模拟。
周而进：对。
咱们当今也在尝试让寰球模子具备空间和时候上的脑补才能。
便是说，当它看到前几帧时，它能弗成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，它能弗成在实施之前，先臆想这个动作在物理寰球中可能发生的后果。
咱们也会跟DM0这样的具身模子作念结合，让寰球模子的输出能对动作研究起到辅助作用，但不是说它能寂然贬责所有这个词问题。
更像是一个匡助你决策的inner loop，而不是一个全能planner。
对于终极办法与节律判断
量子位：除了落地家庭外，具身智能机器东谈主还有更远处的终极办法吗？
周而进：我以为具身智能最终一定会走向领有平淡社会身份的阶段。
但这个进程一定是分阶段的。需要陶冶可靠的硬件形态，需要模子能用当然言语与东谈主相助完成任务，也需要用户在神思上形成信任。
量子位：什么叫领有平淡的社会身份？
周而进：咱们里面磋磨过一个很兴味的观念，叫"机器东谈主领有我方的支付宝"。
机器东谈主去实施一个任务，比如去超市帮主东谈主买一瓶水，或者在园区里调用了另一个自动化诱导的作事时，它不错具备寂然的支付和结算才能。
这种社会身份的成就，背后需要贬责的是机器东谈主的信用体系、支付体系以及包袱雅致体系。
畴昔的具身机器东谈主会像当今的智高手机同样，是一个社会化接口。领有支付才能仅仅第一步，领有平淡的社会身份才是它成为真确AGI的象征。
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，你以为为什么要来作念具身这件事？
周而进：第一个我以为是说，具身这件事，不是你粗鲁的去踩点数据，或者把互联网受骗今种种的数据整合一下就好像作念出来的。
它触及到软件和硬件，尤其是它触及到海量的跟物理寰球的交互。是以咱们以为最先你要有场景。
对咱们来说的话，物流其实便是一个额外好的场景。
举个例子，比如说在物流里面，你说分拣物料它颖慧，然而你真把机器东谈主搬进去，这后头有许多的事情——对接表层业务系统？加入具身机器东谈主后，你改造了所有这个词活水线的节律节拍，对吧？你如果东西掉地上了，你有兜底决议吗？
所有这个词的这些东西，都是这个具身到底能弗成进到这个场景里，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谈主来作念这件事？
周而进：其实看一家公司能弗成成，中枢看这几个身分：模子才能、硬件才能、行业阐明和工程落地。
咱们团队的单干额外明确且闭环。
唐文斌是CEO，他不仅有极强的营业机敏度，更蹙迫的是他能把这帮东谈主聚在通盘。
我和汪天才安逸基模检会，咱们对大限度参数、多源数据混训有经久的实战教授。
范浩强安逸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，是经过经久考据、有默契的组合。
One More Thing
周而进在AI界限真刀真枪作念了13年了。
当今遇上新一轮风口，他和昔日同伴们通盘再战具身智能。他说，群众老把AI期间分裂红AI 1.0和AI 2.0期间，听起来给东谈主一种割裂感。
但其实不是这样的。身处其中，你是能不雅察和嗅觉到技巧的发展的。
因为AI 1.0期间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、汪天才等东谈主，放在这一波AI创业戎行中来，还吵嘴终年青。
咱们问他，你有什么提倡给当今的年青东谈主吗？不管是搞信奥的如故搞AI的。
周而进蹙眉头想了两秒，蓦地捧腹大笑：
年青东谈主才不可爱听提倡呢！干就完毕！
DM0技巧论说：
https://dexmal.com/DM0_Tech_Report.pdf
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