曲凱：今天我們請來了國內(nèi)強化學(xué)習(xí) (RL) 領(lǐng)域的專家吳翼，吳翼目前是清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授，他曾經(jīng)在 OpenAI 工作過，算是國內(nèi)最早研究強化學(xué)習(xí)的人之一，我們今天就爭取一起把 RL 這個話題給大家聊透。

首先吳翼能不能簡單解釋一下，到底什么是 RL？

吳翼：RL 是機器學(xué)習(xí)這個大概念下一類比較特殊的問題。

傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)是記住大量標(biāo)注過正確答案的數(shù)據(jù)對。

舉個例子，如果你想讓機器學(xué)習(xí)能分辨一張圖片是貓還是狗，就要先收集 10000 張貓的照片和 10000 張狗的照片，并且給每一張都做好標(biāo)注，讓模型背下來。

上一波人工智能四小龍的浪潮其實都以這套框架為基礎(chǔ)，主要應(yīng)用就是人臉識別、指紋識別、圖像識別等分類問題。

這類問題有兩個特點，一是單一步驟，比如只要完成圖片分辨就結(jié)束了；二是有明確的標(biāo)準(zhǔn)答案。

但 RL 很不一樣。

RL 最早是用來打游戲的，而游戲的特點和分類問題有兩大區(qū)別。

第一，游戲過程中有非常多的動作和決策。比如我們玩一個打乒乓球的游戲，發(fā)球、接球、回球，每一個動作都是非標(biāo)的，而且不同的選擇會直接影響最終的結(jié)果。

第二，贏得一場游戲的方式可能有上萬種，并沒有唯一的標(biāo)準(zhǔn)答案。

所以 RL 是一套用于解決多步?jīng)Q策問題的算法框架。它要解決的問題沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，每一步的具體決策也不受約束，但當(dāng)完成所有決策后，會有一個反饋機制來評判它最終做得好還是不好。

因此，RL 其實更通用一些，它的邏輯和我們在真實生活中解決問題的邏輯非常接近。比如我要去美國出差，只要最后能順利往返，中間怎么去機場、選什么航司、具體坐哪個航班都是開放的。

其實人生也是一個強化學(xué)習(xí)的過程，因為你有很多種選擇，但沒人告訴你通往成功的路具體要怎么走。

曲凱：這個點很有意思！不過對于強化學(xué)習(xí)來說，最終的產(chǎn)出是有一個明確的判定標(biāo)準(zhǔn)的，但人生卻沒有一個明確的好壞判斷，對吧？

吳翼：這兩者確實有一點差別，RL 的前提是你知道獎勵函數(shù)到底是什么，比如打游戲，贏了就是好，但人生并沒有這樣的標(biāo)尺。

所以我覺得人生有一個很好玩的地方是，你需要花很多時間先探索自己的獎勵函數(shù)是什么，很多人可能努力了很長時間，最后卻發(fā)現(xiàn)找錯了獎勵函數(shù)。

曲凱：是。另外我記得 RL 是 10 年前就被討論過的概念，為什么現(xiàn)在又火了起來？RL 和 LLM 是怎么結(jié)合起來的？

吳翼：最初，RL 和 LLM 并沒有什么關(guān)聯(lián)。LLM 的本質(zhì)是 next token prediction，每次只預(yù)測下一個詞是什么。當(dāng)我們給 LLM 看過足夠多的數(shù)據(jù)后，它可能就具備了通用性和泛化能力，可以從中找到規(guī)律，預(yù)測一句話后面要接什么。用一句俗話來說，就是「熟讀唐詩三百首，不會作詩也會吟」。

但這種訓(xùn)練方式有一個缺陷，就是 LLM 不會遵從指令。

這也是為什么 GPT-3 剛發(fā)布時，很多人覺得它不好用。舉個例子，如果你對 GPT-3 說「解釋登月」，你期待它給你介紹一下阿波羅計劃、嫦娥計劃等等。但可能它見過的數(shù)據(jù)都長成「解釋登月是什么」這樣，所以它會回你一個「是什么」。

曲凱：對，我們一直說 LLM 的本質(zhì)是個概率模型。

吳翼：所以為了解決「指令遵從」的問題，OpenAI 第一次在 InstructGPT 中將 RL 和 LLM 結(jié)合了起來，然后發(fā)現(xiàn)效果還不錯。

我們知道 RL 需要一個明確的任務(wù)，一些可用的決策動作，和一個 reward。還用剛剛的例子，OpenAI 的做法是把 RL 的任務(wù)定義成「解釋登月」這個指令，決策是模型看到這個指令之后所說的每一個詞，reward 就是模型最后給出的答案是不是和指令的需求一致。

曲凱：要怎么定義「一致」？

吳翼：這是一個非常好的問題。大家發(fā)現(xiàn)沒法定義，還是需要人來判斷模型輸出的答案哪個更好，或者寫一些好的答案作為范本。最后是用人為定義的這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練出了一個 reward model，也就衍生出了 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback）的概念。

曲凱：去年 RLHF 這個詞非?；?，但有人會說 RLHF 的本質(zhì)是對齊，而不是 RL。那么大家今天講的 RL 和 RLHF 到底有什么區(qū)別呢？

吳翼：這兩者確實不太一樣。RLHF 到去年為止的主要價值在于讓 LLM 好用，好比讓一個聰明的清北學(xué)生經(jīng)過實習(xí)之后能變成一個很能打的員工。

它不存在 scaling law，也不能讓 LLM 本身更聰明，但是 RL 可以。

這是怎么實現(xiàn)的呢？就是模型能遵從指令后，大家又在尋找除了預(yù)訓(xùn)練之外，能讓模型變得更聰明的第二曲線。最后 Ilya 想到，LLM 在收到一個指令后會立馬輸出答案，但實際上人類在處理復(fù)雜問題之前往往會先思考。那如果能讓 LLM 學(xué)會「慢思考」，是不是就能變得更聰明？

實現(xiàn)這一點的方法有很多，最終 OpenAI 發(fā)現(xiàn)了一種簡單有效的方法，就是讓模型「多吐點字」。收到指令后沒必要著急給出答案，可以先吐 10000 個字再作答。這個吐字的過程就相當(dāng)于思考，思考時間越長，答案就越準(zhǔn)確。

這個過程就叫 inference time scaling。

曲凱：為啥 LLM 吐的字越多就越聰明？

吳翼：這件事到今天為止還沒有一個理論能解釋。所以從有「慢思考」的想法到真正實現(xiàn)它，OpenAI 其實花了一年半到兩年的時間，這個過程需要極大的堅持。

總之 OpenAI 摸索出這個范式之后，問題就變成了要怎么訓(xùn)練一個能吐那么多話的模型。

這時又輪到 RL 登場了，因為吐字的這套邏輯和打游戲的邏輯非常像，我們只期待模型最后能輸出正確答案，中間它吐的那幾萬個字是什么無所謂。

那新的問題又來了，要怎么評估模型慢思考的過程中產(chǎn)生的這些數(shù)據(jù)？因為和 RLHF 不同，RLHF 的輸出可能只有幾百個字，所以我們可以人為標(biāo)注和排序。但是 RL 的探索過程非常開放，在慢思考時可能會輸出幾十萬個 token，人工標(biāo)注是做不過來的。

最后 OpenAI 用了一種非常簡單的方式來解決這個問題，就是只用有標(biāo)準(zhǔn)答案的問題去訓(xùn)練模型的推理能力。比如解方程，如果正解是 x=3，那模型寫 x=3 就正確，寫 x=4 就不對。至于它是怎么推出的這個答案，我們不管。

曲凱：那如果只看最后的答案對不對，思考過程還會有做得好與不好的區(qū)別嗎？

吳翼：有區(qū)別。我覺得 Anthropic 就做得特別好。

因為我們很難限制模型的思考過程，所以模型經(jīng)常在一些很簡單的問題上也要思考很久。比如有人會抱怨，問 DeepSeek「1 + 1 等于幾」這么簡單的一個問題，它也要想半天。

相比之下，Anthropic 在這件事上就處理得比較好。你問 Claude「1 + 1」它就直接出答案，你問它一個復(fù)雜點的問題，比如說算個 24 點，它才想上個 10 秒。

但正是因為我們對模型的思考過程不做限制，所以模型也會衍生出一些很有意思的泛化能力。比如我們問 R1 一個沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的哲學(xué)問題，它想一想也能講得頭頭是道。

曲凱：這是怎么做到的？

吳翼：首先模型訓(xùn)練時本身就會產(chǎn)生一定的泛化能力，但這還不太夠。所以當(dāng)我們用大量有標(biāo)準(zhǔn)答案的理科問題訓(xùn)完模型之后，還會用一些文科訓(xùn)練把它往回掰一掰，不然這個模型就太理性了。

曲凱：就有點 Nerdy (笑)。

吳翼：是哈哈，所以你看 DeepSeek 的那篇 paper，其實他們最后是把一個 Nerd 模型和一個具備人文屬性的 base 模型合了起來，又做了 SFT 和 RLHF，最終才有了比較平衡的 R1。

曲凱：那 R1 之后，現(xiàn)在整個行業(yè)對 RL+LLM 的最優(yōu)路徑形成共識了嗎？

吳翼：國內(nèi)一些做得比較好的團隊，比如豆包和 DeepSeek，肯定還在探索各種新的可能性。其它團隊還處在一個追趕的階段，雖然他們可能也有自己的思考。

而海外的很多團隊都有不同的 belief。拿 OpenAI 來說，他們的 RL 已經(jīng)從純推理進化到 Agent 范式了。

也就是從 InstructGPT 時傳統(tǒng)的單輪交互，躍遷到多輪交互，而且能自由上網(wǎng)，與虛擬世界互動，這是一個非常大的進步。

曲凱：Agent 這個概念，我記得 23 年初就有了，也出現(xiàn)了 AutoGPT 等等，但如果我們現(xiàn)在回頭來看，是不是那個時候還不具備 Agent 的基礎(chǔ)？Agent 是從 RL 起來之后才可以開始做了嗎？

吳翼：Agent 最核心的能力在于對文本之外的世界產(chǎn)生影響。當(dāng)年的 AutoGPT 和 LangChain 等產(chǎn)品其實已經(jīng)具備這種能力，但它們實現(xiàn)這一能力主要依賴 Prompt Engineering，你必須把每一步拆解清楚，讓它按部就班地照做。而現(xiàn)在有了 RL 之后，像 Operator，Deep research 就可以自主探索，端到端自己完成任務(wù)了。

曲凱：如果 RL 已經(jīng)能很好地完成復(fù)雜決策了，那能不能拋開 LLM，只用 RL 來做呢？

吳翼：OpenAI 很早就試過這么干，但屢試屢敗。

第一次是 16 年的一個叫 World of Bits 的項目，他們試圖通過 RL 來完成在網(wǎng)頁上訂機票的任務(wù)，失敗了。

第二次是在 20 年，他們的機器人團隊想通過圖像輸入來控制機器人整理桌面，又失敗了。但這次失敗后，另一個團隊在 RL 中引入了一個預(yù)訓(xùn)練模塊，就把這件事給做成了。

于是大家發(fā)現(xiàn)，僅僅通過 RL 很難訓(xùn)練出一個通用模型，雖然 RL 有很強的決策能力，但它的理解能力不足，需要有一個經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的模型提供一些基礎(chǔ)的理解能力、記憶能力等等。

所以 LLM 和 RL 之間是乘法關(guān)系，二者相乘才能實現(xiàn)最后的智能，缺一不可。

曲凱：這樣捋下來其實很多東西就串起來了，之所以 OpenAI 能把 RL 先做起來，是因為他們一開始就在做 RL，后面把 LLM 和 RL 結(jié)合起來是一件很自然的事情。

那如果理解能力是交給了大語言模型或者多模態(tài)模型負責(zé)，生成能力呢？這個和 RL 有關(guān)系嗎？

吳翼：RL 和生成之間也沒有太大關(guān)系。另外我一直認為生成容易，理解難。

曲凱：我前段時間聽到過一個非常反常識的說法：理解一張圖片所需的 token 其實比生成要高。

吳翼：對，需要的 token 多正是因為理解是一件更難的事情。

舉個例子，如果你收到了一個俄文指令，但你根本不會俄文，那你可能自己悟一輩子也悟不會。而如果你已經(jīng)懂俄文了，那再用俄文培訓(xùn)你做任何事情，用俄文寫詩，買票，都不會那么困難。

曲凱：所以相當(dāng)于 LLM 負責(zé)理解跟記憶，RL 進來之后給 LLM 加上了長程思維能力，并且負責(zé)決策跟執(zhí)行。那能不能說 RL 和 LLM 放到一起就已經(jīng)完整了呢？

吳翼：我只能說我們現(xiàn)在看到的最好的 Agent 模型確實是這樣整合出來的，但我覺得這個范式和 RL 算法都還有很大的發(fā)展空間，因為這個路徑才剛剛起步，RL 的 scaling law 也才剛剛開始。

曲凱：具體會怎么發(fā)展？現(xiàn)在大家都覺得預(yù)訓(xùn)練的 scaling law 已經(jīng)不太 work 了，RL 會有多大的發(fā)展空間？

吳翼：這里要稍微更正一下，預(yù)訓(xùn)練的 scaling law 并不是不 work 了，只是收益變小了。

現(xiàn)在預(yù)訓(xùn)練還有兩個重要的方向，一個是數(shù)據(jù)，比如如果要強化多模態(tài)的理解能力，那就需要大量的圖文混合數(shù)據(jù)，而且圖文間需要有比較好的邏輯關(guān)系。這類高質(zhì)量數(shù)據(jù)網(wǎng)上是遠遠不夠的，所以就需要發(fā)展合成數(shù)據(jù)。

另一個方向是把模型做小，盡量蒸餾出一個更小規(guī)模、但具備同等能力的模型。因為 RL 模塊已經(jīng)足夠復(fù)雜，在如此高的復(fù)雜度上，LLM 規(guī)模越大，訓(xùn)練的不穩(wěn)定性就越高。很多人總說蒸餾可恥，但實際上如果能做到像 o3-mini 那樣的程度，不僅不可恥，反而非常厲害。

對于強化學(xué)習(xí)來說，首先它的 scaling law 還處于初始階段，斜率足夠高，決策能力還會持續(xù)提升。

其次，不同的大模型公司在 RL+LLM 的路徑上走向深水區(qū)之后，方向上也會出現(xiàn)分化。目前主要有三個大的分支：

1) 編程，典型代表是 Anthropic。

2) Agent，典型代表是 OpenAI。

3) 通用的泛化能力 (比如泛化到哲學(xué)、文學(xué)等領(lǐng)域)，典型代表是 DeepSeek。

曲凱：強化學(xué)習(xí)做得好與不好，在用戶側(cè)的感知主要是什么？

吳翼：首先可以判斷準(zhǔn)確率。不管是做數(shù)學(xué)題，還是寫分析報告，或者是在網(wǎng)站上完成一些操作，準(zhǔn)確率都是可以驗證的，只不過有的可以通過 benchmark 來驗證，有的還是要看人的體感。

此外，多輪交互的體驗也特別重要。舉個例子，當(dāng)我們讓模型協(xié)助 debug 時，它通常會直接開搞。但 Claude 就很不一樣，它會問問題，比如你裝的環(huán)境包是什么之類的，用戶體驗就非常好。

曲凱：那這個訓(xùn)練過程是怎么實現(xiàn)的呢？我感覺預(yù)訓(xùn)練的訓(xùn)練過程比較好理解，無非是喂更多的數(shù)據(jù)，或者做些算法調(diào)優(yōu)，RL 需要做什么？

吳翼：對于強化學(xué)習(xí)來說，基建最最重要，其次是數(shù)據(jù)，再其次才是算法。

基建可以理解為強化學(xué)習(xí)的框架，它決定了你的迭代效率。比如我們之前做過一版框架，以前訓(xùn)練 7B 模型需要一周，而迭代了框架版本之后，只需要兩天就能把模型訓(xùn)一遍，這樣一周就多了三次迭代試錯的機會。

數(shù)據(jù)的作用很好理解，就好比學(xué)數(shù)學(xué)，差的老師只會讓學(xué)生狂刷小學(xué)題，刷了一堆也沒用，而好的老師則會針對性地出題，可能只需要兩道題，就能讓學(xué)生掌握某個知識點。

最終的效果是各種因素耦合的結(jié)果，而且也存在很大的不確定性。

強化學(xué)習(xí)很像煉丹，它是一門玄學(xué)，你經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)，它一直漲勢很好，但是某一刻莫名其妙就不漲了，或者說一開始不漲，突然開始猛增。

曲凱：大模型現(xiàn)在主要是兩條主線，一條是 LLM 加強理解能力，一條是 RL 加強決策能力。那對于大模型團隊來說，該怎么設(shè)計相應(yīng)的組織架構(gòu)呢？

吳翼：最好的情況就是這兩條線別分得太開，因為 RL+LLM 的范式非常復(fù)雜，需要團隊中的每個人都有破圈意識，最好什么都懂一點，才不容易出問題。舉個例子，一個做 RL 后訓(xùn)練的人，也得懂一些預(yù)訓(xùn)練的知識，否則 Ta 沒辦法判斷拿到的預(yù)訓(xùn)練模型缺什么能力、少什么數(shù)據(jù)。

但確實不同范式之間差別比較大，所以可能至少要有一個預(yù)訓(xùn)練團隊和一個后訓(xùn)練團隊。再往下分工，我覺得大致可以通過目標(biāo)來區(qū)分，比如可以有多模態(tài)、RLHF 分支等等。

曲凱：現(xiàn)在很多做 Agent 的公司都想配一個懂 RL 的人，你覺得這是必要的嗎？

吳翼：我覺得很 make sense。雖然現(xiàn)在 RL 的門檻還很高，但一兩年內(nèi)總會降下來，未來很可能大家都需要用 RL 做一些簡單的微調(diào)，先儲備一些人才總是沒錯的。

曲凱：但未來大家真的需要自己做 RL 嗎？你看前兩年大家都在討論應(yīng)用公司到底要不要自己做預(yù)訓(xùn)練，現(xiàn)在基本上大家都默認使用開源模型就足夠了。那如果過兩年開源模型的 RL 水平也跟上來，大家是不是也可以直接用現(xiàn)成的？

吳翼：這就是創(chuàng)業(yè)公司自己需要思考的問題了。

且不說這件事的答案到底是怎樣的，我認為有一點是比較明確的，創(chuàng)業(yè)公司不該有終局思維。

相反，創(chuàng)業(yè)公司的機會恰恰在終局到來之前。Manus 就是一個特別好的例子，在市場上還沒有太多類似產(chǎn)品的時候，他們以最快的速度做出了一個可用的產(chǎn)品，抓住了機會。

現(xiàn)在 AI 發(fā)展得這么快，如果你真的去考慮終局，很可能會陷入一種無意義感，覺得世界上沒有你的機會。如果你一定要追求笑到最后，那還不如趁早投奔字節(jié)（笑）。

曲凱：是。那從 Alpha Go 到現(xiàn)在，大家講 RL 已經(jīng)快 10 年了，為什么相關(guān)的人才還是這么稀缺？

吳翼：主要還是門檻太高了。你去看論文引用數(shù)，研究 RL 的，會比研究 NLP (自然語言處理)、CV (計算機視覺) 的，少一個數(shù)量級。要想把 RL 環(huán)境配好、跑完、能復(fù)現(xiàn)結(jié)果，就會能篩掉一大批人，而且 RL 的數(shù)學(xué)也更麻煩些。

另外相比 NLP、CV 來說，RL 在工業(yè)界大規(guī)模使用的機會比較少，大家只能在學(xué)校里做，沒有一個工業(yè)級的人才池，所以人才體量也會小很多。

最后就是強化學(xué)習(xí)對工程的要求非常非常高，所以導(dǎo)致大家也沒有好的基建條件去做強化學(xué)習(xí)。

所以其實我回國之后做了很多開源的工作，就是希望能讓更多的人把 RL 用起來。

曲凱：你們最近就聯(lián)合螞蟻研究院新發(fā)了一個強化學(xué)習(xí)的開源框架 AReaL-boba。

吳翼：對。前面提到過，框架其實就是基建，是 RL 訓(xùn)練和迭代的基礎(chǔ)。但開源的 RL 框架本就不多，用起來可能也不太順手，所以我們就自己搞了一個。

我們的這個框架用起來比較穩(wěn)定，速度也比較快，把 7B 的模型做到了 SOTA 標(biāo)準(zhǔn)。

曲凱：也歡迎大家去 GitHub 上關(guān)注這個項目。

那如果國內(nèi)的公司現(xiàn)在想招或者培養(yǎng)一個 RL 人才，該怎么做？

吳翼：這很難講，因為每個團隊的風(fēng)格和所處階段都不太一樣。如果非要給一條建議，我會覺得「動手能力」和「不給自己設(shè)限」這兩點很重要，現(xiàn)在開源的項目和相關(guān)的資料信息非常多，所以關(guān)鍵還是要看這個人是不是發(fā)自內(nèi)心地想學(xué)習(xí)，愿不愿意動手去實踐。

曲凱：最后，我想再回到開頭你提到的「人生就是一場強化學(xué)習(xí)」這個點。你研究了這么多年 RL，是不是在自己做決策時也能獲得一些參考？有沒有什么可以泛化到人生中的經(jīng)驗？

吳翼：我有一系列圍繞 Diversity-driven RL 的工作，還蠻有參照意義的。

傳統(tǒng)的 RL 只在乎結(jié)果，所以一旦發(fā)現(xiàn)能穩(wěn)贏的策略之后，就會無限重復(fù)這個套路。

但人類不是這樣思考的。人雖然也想贏，但會想換個贏法。就比如踢足球，雖然我知道帶球單刀特別好進球，但總這么踢我會覺得無聊，就想換頭球試一試。

人之所以為人，是因為人都是 Diversity-driven 的，所以才有了截然不同的經(jīng)歷和多姿多彩的人生。

曲凱：我們之前錄過一期也聊過類似的一點，就是頂尖的牌手越來越趨同，一個比一個像 AI，然后這個游戲就變得沒意思了。

吳翼：對。所以我們試著給 AI 強化學(xué)習(xí)的過程加了一個限制條件，不僅要求結(jié)果的質(zhì)量，還要求結(jié)果的多樣性——每次都要找到一個新的解決路徑。結(jié)果模型自然而然地發(fā)現(xiàn)了一些很好玩的東西。

映射到人生中，我發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在很多人都傾向于選擇風(fēng)險最低的路徑。我跟學(xué)生聊天的時候就發(fā)現(xiàn)，很多同學(xué)在做升學(xué)決策時，考慮問題的角度往往是為了「求穩(wěn)」，比如有的同學(xué)覺得去美國可能會有簽證風(fēng)險，于是就會選擇國內(nèi)保研。

但我覺得人還是要追求「熵值最大化」的生活方式。

曲凱：不過強化學(xué)習(xí)是可以無限試錯的，而人生總有一種滋味叫「后悔」。

吳翼：是有這個差別，但我覺得還是要勇敢一點，很多人覺得人生只有一次，我覺得不是，人生怎么著也能試錯個三四次，尤其 20 歲的年紀，你做任何事情都是對的。

前提是你要敢于選擇，多跳出去看看，不要老局限在 local optimum (局部最優(yōu)解) 里。比如我當(dāng)年在伯克利讀書的時候，如果不是我自己主動地去敲了隔壁另一個導(dǎo)師的門，我可能最終不會拐上強化學(xué)習(xí)這條路。

曲凱：是。最后我還想和你探討一下獎勵函數(shù)這件事。你開頭說人很可能奮斗了一段時間，卻發(fā)現(xiàn)最終的 reward 并不是自己想要的。那在 RL 里會遇到類似的問題嗎？有可能中途改變獎勵函數(shù)嗎？

吳翼：在傳統(tǒng) RL 里不大行，但因為我研究多智能體強化學(xué)習(xí)和人機交互，經(jīng)常要面對沒有標(biāo)準(zhǔn)問題和清晰目標(biāo)的情況，所以就需要訓(xùn)練 AI 主動搜集信息、探索正確的獎勵函數(shù)的能力。

比如我們做過一個能和人一起玩 Overcooked（一個廚房經(jīng)營游戲）的 AI，在人機合作的過程中，這個 AI 需要猜出人想干嘛，然后和人一起打配合。那在這個過程中 AI 就必須大膽嘗試，在嘗試中得到各種信號，然后揣摩出人的意圖，也就是自己的 reward 到底什么。

人生也是一樣，要想找到自己的獎勵函數(shù)，首先需要多主動探索，先和世界交手個三百回合。

42章經(jīng)

思考事物本質(zhì)