黄仁勋首次谈及DeepSeek技术，他表示虽然DeepSeek在推理方面表现出色，但智能的核心仍然在于后训练。这意味着，尽管DeepSeek能够在处理数据和生成模型方面实现高效的推理，但真正的智能仍然需要依靠对模型进行持续的训练和优化。黄仁勋的这番言论揭示了人工智能领域持续发展的重要性，并强调了训练和优化在推动技术进步中的关键作用。

DeepSeek模型在推理阶段的出色表现

DeepSeek作为英伟达最新推出的深度学习模型，在推理阶段的性能令人瞩目，推理阶段是指模型根据输入数据进行预测和判断的过程，DeepSeek模型在这一阶段展现出了极高的准确性和处理速度，使其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。

黄仁勋首谈DeepSeek模型时，提到了该模型在推理阶段的出色表现，这一优势使得DeepSeek模型在实际应用中具有很高的商业价值，其高效的推理能力使得机器能够在短时间内处理大量数据，并给出准确的预测结果，为许多领域的应用场景提供了广阔的应用前景。

后训练才是智能的核心

黄仁勋在肯定DeepSeek模型推理阶段的同时，也强调了后训练的重要性，后训练指的是在模型已经训练好并投入使用后，根据实际应用场景中的反馈数据对模型进行再次训练和优化。

黄仁勋认为，智能的本质是不断地学习、优化和适应，一个优秀的模型不仅要具备出色的推理能力，还需要具备在实际应用中不断优化自身的能力，只有这样，模型才能适应不断变化的应用场景和需求，而后训练是实现这一目的的关键环节。

在后训练过程中，模型可以根据实际应用场景中的数据进行调整和优化，从而提高其性能和准确性，后训练还可以帮助模型更好地理解和适应特定领域的知识和规则，提高其在该领域的表现，黄仁勋强调后训练是智能的核心，也是实现人工智能持续发展的关键环节。

如何解读黄仁勋的观点

黄仁勋的观点具有重要的启示意义，他强调了模型需要具备出色的推理能力，这是模型能够在实际应用中发挥作用的基础，他强调了后训练的重要性，提醒我们在使用模型时不能忽视对模型的持续优化和更新。

黄仁勋的观点反映了人工智能发展的一个重要趋势，即人工智能需要不断地学习和优化，随着应用场景和需求的变化，模型需要不断地进行更新和优化以适应新的环境，后训练将是未来人工智能发展的重要方向之一。

黄仁勋的回应为我们提供了宝贵的启示，他不仅肯定了DeepSeek模型在推理阶段的出色表现，更强调了后训练的重要性，这一观点提醒我们，在使用模型时不仅要关注模型的性能表现，还要注重模型的持续优化和更新，只有这样，我们才能更好地发挥模型的潜力，推动人工智能的持续发展，相信在未来的研究和应用中，我们会更加注重后训练的重要性，并不断推动人工智能技术的进步。

黄仁勋的观点也提醒我们，人工智能技术的发展需要不断地探索和创新，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，我们需要不断地面对新的挑战和问题，我们需要保持开放的心态，积极探索新的技术和方法，以推动人工智能技术的不断进步和发展。