黄仁勋首次公开回应关于DeepSeek项目，强调推理与后训练在人工智能中的双重角色。他表示，DeepSeek不仅在深度学习领域推动了技术革新，更在人工智能的实际应用中实现了推理与后训练的完美结合，为AI技术的发展开辟了新的路径。摘要字数控制在100-200字以内。

本文目录导读：

1. DeepSeek模型在推理阶段的出色表现
2. 后训练才是“智能的核心”
3. 推理与后训练的双重角色

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”，这一观点引发了行业内外的广泛关注与讨论，本文将从多个角度解读这一观点。

DeepSeek模型在推理阶段的出色表现

DeepSeek模型是NVIDIA最新的人工智能技术成果之一，其在推理阶段的性能表现令人瞩目，推理阶段的人工智能模型主要依赖于已经训练好的模型参数来处理新的数据，输出预测结果，DeepSeek模型能够在处理复杂场景、识别细微特征等方面表现出色，得益于其强大的计算能力和先进的算法设计。

DeepSeek模型的应用场景广泛，例如在自动驾驶、医疗图像分析、智能安防等领域都有很好的应用前景，其高效的推理能力使得这些应用场景中的决策过程更加迅速和准确，黄仁勋对DeepSeek的肯定，体现了NVIDIA在人工智能领域的持续投入和技术实力的体现。

后训练才是“智能的核心”

黄仁勋在肯定DeepSeek的同时，也强调了后训练的重要性，并将其视为智能的核心，后训练是指对已经训练好的模型进行进一步的优化和调整，以适应新的数据和环境，这一过程中，模型的性能可以得到显著提升，甚至可以实现某些全新的功能。

后训练的重要性在于，它能够让模型适应不断变化的环境和需求，在实际应用中，环境是不断变化的，新的数据、新的场景、新的需求都会给模型带来挑战，后训练可以让模型更好地适应这些变化，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

后训练还可以让模型实现一些在原始训练中无法实现的功能，通过调整模型参数和优化模型结构，后训练可以让模型处理一些更加复杂和细致的任务，这些任务可能超出了原始训练的范围，但是通过后训练，模型可以具备更强的智能和自主性。

推理与后训练的双重角色

在人工智能领域，推理和后训练是相互补充、相互促进的，推理阶段的人工智能模型依赖于已经训练好的参数来处理新的数据，输出预测结果，而后训练则是对已经训练好的模型进行优化和调整，以适应新的环境需求，两者共同构成了人工智能的完整流程。

黄仁勋的观点体现了对人工智能发展的全面认识，他认为，DeepSeek模型虽然在推理阶段表现出色，但是要想实现真正的智能和自主性，还需要依靠后训练来不断优化和调整模型，这种认识对于人工智能领域的发展具有重要意义。

黄仁勋对DeepSeek模型的肯定以及他对后训练重要性的强调，体现了对人工智能发展的全面认识，他认为，推理和后训练在人工智能中扮演着双重角色，相互补充、相互促进，这种认识对于人工智能领域的发展具有重要意义，我们期待NVIDIA在未来能够继续投入更多的精力和资源，推动人工智能领域的发展和创新，我们也期待更多的人工智能企业和专家能够关注后训练的重要性，共同推动人工智能技术的不断进步和发展。