摘要：黄仁勋首次谈及DeepSeek，该技术在推理方面表现卓越。DeepSeek强调智能的核心在于后训练，只有通过训练才能真正展现其智能实力。这一观点反映了人工智能领域对于持续学习和适应新环境的重要性，而不仅仅是初始的模型构建。黄仁勋的这番言论引起了业界对于人工智能未来发展的关注和期待。

本文目录导读：

1. DeepSeek的推理阶段表现出色
2. 后训练是智能的核心
3. 如何解读黄仁勋的观点

NVIDIA的CEO黄仁勋首次公开回应了关于DeepSeek的议题，在回应中，他高度评价了DeepSeek模型在推理阶段的出色表现，但同时也强调后训练才是“智能的核心”，这一观点引起了业界的广泛关注与热议，本文将深入探讨黄仁勋对DeepSeek的评价以及他对后训练重要性的看法。

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，旨在帮助人们更好地处理和分析大规模数据，在黄仁勋看来，DeepSeek模型在推理阶段的表现尤为出色，推理阶段是指模型根据已经学习到的知识对新的数据进行预测和分析的过程，DeepSeek模型能够快速、准确地处理数据，并从中提取有价值的信息，为实际应用提供了强有力的支持。

DeepSeek模型的出色表现得益于NVIDIA在深度学习领域的深厚积累，NVIDIA的GPU加速技术为深度学习模型的训练与推理提供了强大的硬件支持，NVIDIA还不断优化模型架构和算法，提高模型的性能，DeepSeek模型的成功应用，进一步证明了深度学习在人工智能领域的重要性。

后训练是智能的核心

尽管DeepSeek在推理阶段表现出色，但黄仁勋认为后训练才是智能的核心，后训练是指在模型训练完成后，根据实际应用场景对模型进行进一步的优化和调整，黄仁勋强调，只有通过对模型进行后训练，才能真正实现模型的智能化。

后训练的重要性主要体现在以下几个方面：

1、适应实际应用场景：不同的应用场景具有不同的数据分布和任务需求，通过对模型进行后训练，可以使模型更好地适应实际应用场景，提高模型的性能。

2、纠正模型的错误：在模型训练过程中，可能会出现过拟合、欠拟合等问题，后训练阶段可以对模型进行调整，纠正模型的错误，提高模型的泛化能力。

3、提升模型的性能：通过在后训练阶段引入更多的数据、使用更先进的优化技术等方法，可以进一步提升模型的性能，使模型在实际应用中表现更出色。

如何解读黄仁勋的观点

黄仁勋对DeepSeek的评价以及他对后训练重要性的看法，反映了当前人工智能领域的发展趋势和挑战。

随着数据量的不断增长和应用场景的多样化，深度学习模型需要不断提高性能以适应实际需求，DeepSeek模型在推理阶段的出色表现，证明了深度学习在人工智能领域的应用潜力。

后训练作为智能的核心，提醒我们要重视模型的优化和调整，只有通过对模型进行后训练，才能使模型更好地适应实际应用场景，提高模型的性能和泛化能力。

黄仁勋的观点还反映了人工智能领域的挑战之一是如何实现模型的智能化，虽然深度学习模型在许多任务上取得了显著成果，但如何实现模型的智能化仍然是一个亟待解决的问题，后训练可能是实现模型智能化的关键之一。

黄仁勋对DeepSeek的评价以及他对后训练重要性的看法，为我们提供了宝贵的启示，在未来的人工智能发展中，我们需要不断关注模型的性能优化和智能化，以应对日益复杂的应用场景和需求。

黄仁勋首谈DeepSeek，强调了其在推理阶段的出色表现以及后训练的重要性，这一观点反映了当前人工智能领域的发展趋势和挑战，通过不断优化模型性能和进行后训练，我们可以更好地应对实际应用场景和需求，推动人工智能的发展。