黄仁勋公开回应关于DeepSeek的推理能力，他表示虽然DeepSeek的推理表现非常出色，但后训练仍然是智能的核心。他认为，尽管人工智能技术在不断进步，但要让AI真正具备智能，仍然需要不断的训练和优化。黄仁勋强调，只有通过不断的学习和改进，AI才能更好地适应各种场景和任务，从而实现真正的智能表现。

本文目录导读：

1. DeepSeek的推理阶段表现出色
2. 后训练：智能的核心

英伟达公司的创始人兼首席执行官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，但同时也强调后训练才是“智能的核心”，这一观点引发了行业内人士的广泛关注和深入解读，本文将从多个角度探讨黄仁勋的这一回应，并解读其背后的意义。

DeepSeek的推理阶段表现出色

DeepSeek是英伟达公司推出的一款深度学习应用模型，其推理阶段的性能得到了业界的广泛认可，所谓推理阶段，指的是模型在接收到输入数据后，根据已经学习到的知识来做出预测或决策的过程，DeepSeek在这一阶段展现出了强大的能力，能够处理复杂的图像和视频数据，实现高精度的目标检测和识别。

DeepSeek的出色推理能力得益于英伟达公司在深度学习领域的深厚积累，通过采用先进的神经网络结构和优化算法，DeepSeek能够在处理图像和视频数据时实现高效且准确的计算，这使得DeepSeek在诸多应用场景中表现出色，如自动驾驶、智能安防、医疗图像分析等领域。

后训练：智能的核心

尽管DeepSeek在推理阶段表现出色，但黄仁勋强调后训练才是“智能的核心”，这一观点引发了行业内人士的广泛讨论，什么是后训练呢？

后训练指的是在模型已经训练完成后，通过继续学习新的数据或对模型进行调整来优化模型性能的过程，在深度学习领域，后训练是提高模型性能的重要手段之一，通过不断学习和调整，模型能够逐渐适应各种复杂场景，提高预测和决策的准确率。

黄仁勋认为，后训练是智能的核心，这是因为智能的本质是适应和进化，一个优秀的模型需要具备不断学习和适应新环境的能力，而这正是通过后训练来实现的，通过不断学习和优化，模型能够在各种复杂场景中表现出更好的性能，实现更高级的智能。

三. 深度解读黄仁勋的回应

黄仁勋的回应不仅仅是对DeepSeek的肯定，更是对深度学习发展的一种深刻思考，他认为，推理阶段的表现只是智能表现的一部分，而真正的智能在于模型的后训练能力，这是因为智能不仅仅是一种静态的预测和决策能力，更是一种能够不断适应新环境、学习新知识的动态能力。

黄仁勋的回应也反映了英伟达公司在深度学习领域的发展策略，英伟达公司一直致力于推动深度学习技术的发展，通过不断研发新的硬件和软件技术来优化模型性能，而黄仁勋强调的后训练能力，正是英伟达公司在深度学习领域的重要优势之一，通过不断学习和优化，英伟达公司的模型能够在各种应用场景中实现出色的性能。

黄仁勋的回应为深度学习的未来发展指明了方向，随着深度学习技术的不断发展，后训练将成为模型性能提升的关键手段之一，随着硬件和软件技术的不断进步，深度学习模型将具备更强的学习和适应能力，实现更高级的智能。

黄仁勋首公开回应DeepSeek模型，强调后训练是“智能的核心”，这一观点引发了行业内人士的广泛关注和深入解读，本文从多个角度探讨了黄仁勋的回应，并深入解读了其背后的意义，随着深度学习技术的不断发展，我们期待看到更多优秀的模型和技术在各个领域实现广泛的应用和突破。