黄仁勋首次公开回应关于DeepSeek的评论，他表示虽然DeepSeek的推理能力出色，但他强调后训练才是智能的核心。他认为，只有通过持续的后训练和优化，AI才能不断进步并适应各种复杂任务。黄仁勋的观点突显了人工智能发展中后训练的重要性，而不仅仅是初始的模型表现。

本文目录导读：

1. DeepSeek的推理阶段表现出色
2. 后训练才是智能的核心
3. 如何解读黄仁勋的回应

NVIDIA的CEO黄仁勋首次公开回应了关于DeepSeek模型的讨论和热议，在回应中，他高度评价了DeepSeek在推理阶段的出色表现，但同时也强调指出，后训练才是智能的核心，这一观点引发了行业内外的广泛关注与讨论，本文将尝试解读黄仁勋的这一回应，探讨其背后的含义以及对未来人工智能发展的影响。

DeepSeek的推理阶段表现出色

DeepSeek是NVIDIA推出的一个基于深度学习的模型，旨在提高视频分析和处理的能力，在黄仁勋看来，DeepSeek在推理阶段的表现已经相当出色，推理阶段指的是模型在接收到输入数据后，通过计算和分析得出结果的过程，DeepSeek能够在复杂的视频数据中快速识别出目标物体、场景和行为，显示出其高效的计算能力和精准的识别能力。

DeepSeek的出色表现得益于NVIDIA在深度学习领域的持续投入和技术积累，近年来，NVIDIA不断推出新的深度学习框架和硬件产品，为人工智能领域的发展提供了强大的支持，DeepSeek作为NVIDIA的一项重要技术成果，自然也受到了广泛的关注和应用。

后训练才是智能的核心

黄仁勋并没有满足于DeepSeek在推理阶段的表现，而是进一步强调了后训练的重要性，后训练指的是在模型训练完成后，根据实际应用场景和需求对模型进行优化和调整的过程，黄仁勋认为，后训练才是智能的核心，因为它能够让模型更好地适应实际应用场景，提高模型的性能和准确性。

这一观点的背后，反映了人工智能领域的一个核心观点：人工智能技术并不是一成不变的，而是需要根据实际应用场景进行不断的优化和调整，不同的应用场景需要不同的模型结构和参数设置，只有通过后训练，才能让模型更好地适应这些场景，发挥出最大的性能。

后训练还能够让模型具备更强的泛化能力和鲁棒性，泛化能力指的是模型在新数据上的表现能力，鲁棒性则是指模型在面对各种复杂环境和干扰时的稳定性和可靠性，通过后训练，可以让模型更好地学习和理解数据，提高模型的泛化能力和鲁棒性，从而更好地应对实际应用场景中的各种挑战。

如何解读黄仁勋的回应

对于黄仁勋的回应，我们可以从以下几个方面进行解读：

黄仁勋对DeepSeek的表现给予了高度评价，这显示出NVIDIA在人工智能领域的持续投入和技术积累已经取得了显著的成果。

黄仁勋强调后训练是智能的核心，这表明他认识到人工智能技术需要不断地优化和调整，才能更好地适应实际应用场景，这一观点对于人工智能领域的发展具有重要的指导意义。

黄仁勋的回应也反映出NVIDIA对未来人工智能发展的展望和规划，NVIDIA将继续在深度学习领域进行持续投入和技术积累，推出更多优秀的产品和技术成果，为人工智能领域的发展做出更大的贡献。

黄仁勋首次公开回应DeepSeek，不仅展示了NVIDIA在人工智能领域的实力和成果，也提出了对未来人工智能发展的展望和规划，后训练作为智能的核心，将为人工智能领域的发展注入新的动力，推动人工智能技术不断向前发展。