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。

DeepSeek模型在推理阶段的卓越表现

DeepSeek是英伟达推出的AI视觉应用工具，主要用于视频分析等领域，该模型具备强大的推理能力，能够在复杂的视觉任务中表现出色，据黄仁勋介绍，DeepSeek模型在推理阶段能够实现对视频内容的实时分析、目标检测与识别等功能，其准确性、速度和稳定性均达到了业界领先水平。

DeepSeek模型的卓越推理能力得益于英伟达在深度学习领域的技术积累，作为全球GPU领域的领军企业，英伟达强大的芯片性能为DeepSeek等AI应用提供了强大的硬件支持，英伟达在深度学习框架、算法优化等方面也拥有深厚的技术底蕴，这些技术成果共同促进了DeepSeek模型在推理阶段的出色表现。

后训练：智能的核心

尽管DeepSeek模型在推理阶段已经表现出色，但黄仁勋强调，后训练才是智能的核心，什么是后训练，为什么它如此重要呢？

后训练指的是在模型训练完成后，对模型进行进一步的优化和调整，在深度学习领域，即使模型训练已经完成，其性能仍有很大的提升空间，通过收集更多的数据、设计更合适的网络结构、调整超参数等方法，可以对模型进行进一步优化，提高其性能。

后训练的重要性主要体现在以下几个方面：

1、提高模型性能：通过后训练，可以进一步提高模型的准确性、泛化能力等方面的性能，使其在面对复杂任务时表现更出色。

2、适应不同场景：不同的应用场景可能需要不同的模型表现，通过后训练，可以让模型更好地适应特定场景，满足实际需求。

3、应对数据变化：在实际应用中，数据可能会发生变化，通过后训练，可以让模型更好地适应新数据，提高模型的鲁棒性。

如何解读黄仁勋的观点

黄仁勋强调后训练是智能的核心，这表明他认为AI的发展不仅仅依赖于模型的初始训练，更依赖于对模型的持续优化和调整，这一观点体现了英伟达在AI领域的持续投入和追求卓越的决心。

黄仁勋的回应也反映了英伟达对于AI发展的深度思考，他认为，AI的应用需要结合实际场景进行定制化开发，而不是简单地应用通用模型，英伟达在推出AI产品时，注重产品的实际应用效果，不断对模型进行优化和调整，以满足不同场景的需求。

黄仁勋首谈DeepSeek模型在推理阶段的卓越表现以及后训练的重要性，体现了英伟达在AI领域的持续投入和深度思考，随着AI技术的不断发展，模型的推理能力和后训练的重要性将越来越受到关注，作为全球GPU领域的领军企业，英伟达将继续在AI领域深耕细作，为行业发展贡献力量，我们也期待英伟达在未来能够推出更多优秀的AI产品，推动AI技术的普及和应用。