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的推理阶段表现出色
2. 后训练：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，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”，这一观点引发了业界的广泛关注与热议，本文将从多个角度解读黄仁勋的回应，探讨推理与后训练在人工智能领域的重要性。

DeepSeek的推理阶段表现出色

DeepSeek是NVIDIA推出的一款面向海洋领域的AI应用模型，其强大的推理能力得到了业界的广泛认可，DeepSeek模型能够利用深度学习技术识别海洋生态系统中的各种生物和现象，为海洋科学研究提供有力支持，黄仁勋在回应中特别提到，DeepSeek在推理阶段的性能卓越，这得益于NVIDIA在深度学习领域的持续投入和技术积累。

推理阶段的人工智能系统是对训练阶段所获得的知识进行应用的过程，在这个过程中，AI系统根据输入的数据进行预测、分类、识别等任务，DeepSeek在海洋生态领域的出色表现证明了其在推理阶段的强大能力，这也是NVIDIA在人工智能领域技术实力的体现。

后训练：智能的核心

黄仁勋在肯定DeepSeek推理阶段表现的同时，更加强调后训练的重要性，他认为后训练才是“智能的核心”，什么是后训练呢？后训练是指对已经训练好的模型进行进一步优化和调整的过程，在这个过程中，模型可以根据新的数据、任务和环境进行调整，提高自身的性能和适应性。

在人工智能领域，后训练的重要性不容忽视，后训练可以提高模型的性能，通过调整模型的参数和结构，可以使其更好地适应特定的任务和数据集，从而提高预测和识别的准确性，后训练可以增强模型的鲁棒性，在面对复杂和多变的环境时，后训练可以使模型更加稳定，减少过拟合和误识别的风险，后训练还可以使模型具备更强的泛化能力，通过在新数据和任务上的训练，模型可以学会更多的知识和技能，提高其解决新问题的能力。

推理与后训练的双重角色

在人工智能领域，推理与后训练扮演着双重角色，推理阶段是实现AI应用的关键环节，它决定了AI系统在特定场景下的表现和应用效果，而后训练则是提升AI系统性能和适应性的重要手段，它使得AI系统可以根据新的数据和任务进行不断优化和调整。

黄仁勋的回应强调了推理与后训练的互补性，在海洋生态领域的应用中，DeepSeek通过强大的推理能力识别生物和现象，为科学研究提供支持，而在实际应用过程中，根据反馈和数据不断优化和调整模型的过程则是后训练发挥作用的关键，只有将推理与后训练相结合，才能实现人工智能在各个领域的高效应用。

黄仁勋的首度公开回应为我们揭示了DeepSeek模型在推理阶段的出色表现以及后训练在人工智能中的核心地位，这一观点引发了我们对推理与后训练在人工智能领域重要性的思考，在实际应用中，推理与后训练相互补充，共同推动人工智能在各行业的应用和发展，随着技术的不断进步和数据的不断积累，我们有理由相信，人工智能将在未来发挥更加重要的作用，为人类社会带来更多的福祉。