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　　早期的感知AI主要通过海量数据学习，比如识别文字、图像，理解故事内容，甚至区分猫狗等物体。而现在的AI更像人类的学习方式——从被动接受信息转变为主动思考。就像我们上学时主要靠听课看书，但毕业后更多是通过实践和思考来学习。如今的AI就像在家做数学题，通过多场景模拟训练，持续进行推理思考，变得越来越聪明。我们把这种学习方式称为“后训练”，而传统的数据训练则叫“预训练”。后训练模式对算力要求很高，但对数据量的需求相对较少。

　　黄仁勋： 已经有很多安全技术被发明出来，例如人类反馈强化学习（RLHF）确保AI执行符合人类价值的任务，检索增强生成（RAG）减少幻觉，提高生成内容的准确性。此外，还有技术设定AI操作边界，确保它不做不该做的事情。例如，工程AI、市场AI、财务AI分别有不同的应用领域。我们还创造了“AI护栏”，以保障AI行为在安全范围内。还有网络安全AI和监控AI等专门技术，用于防止潜在风险。总之，AI将成为全球性科学，全球合作能确保其安全进步，同时推动创新。