GeForce 用户需求如何支撑尚无采购订单时的处理器研发投入？
限定于黄仁勋本场自述的游戏计算需求、消费用户规模、处理器研发投入和跨入其他计算业务之间的关系，检验游戏需求如何支撑投入信心，以及这种支撑受到哪些条件限制。四五十亿美元投入、十亿美元业务与约两亿用户均视为待核对的历史表述，不外推到其他时期或其他厂商，也不预设各业务之间已经存在经核实的财务补贴关系。
专题
围绕一个问题，看清判断与依据。
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清除筛选从示例中自动提取特征，如何改变计算机感知视觉和音频信息的方法？
围绕本场对深度学习的解释，研究大量数据与计算能力如何支持从示例中提取显著特征，以及这种方法在视觉、音频和时间序列感知中的适用边界。将“软件能够编写软件”保留为黄仁勋对这一变化的概括，不由此推出人工编程已经被全面替代，也不扩展为未在这些观点中讨论的通用智能能力。
前沿 AI 公司在快速变化和组织扩张中如何维持决策质量与共同使命？
限于高频短时决策、领导者投入文化建设、全员沟通和诚实披露；不推广为通用管理规律。
持续学习若尚未解决，预训练、强化学习泛化与长上下文能在多大程度上支撑长期任务？
限于样本效率、现有学习机制、在岗持续学习和极长上下文的训练及服务限制；不预设持续学习已解决。
自动驾驶系统如何通过冗余与设计多样性应对共同失效？
限定于本场提出的故障后继续安全运行、相同设计可能受到同一功能缺陷影响，以及不同设计降低共同失效风险的思路，研究重复设备与设计多样性各自针对的失效问题及适用条件。不把航空业类比当作某款自动驾驶系统已经达到安全要求的证据，也不假定多样性能够消除所有风险。
限定运行区域与启用条件，如何改变自动驾驶的测试范围和落地路径？
围绕本场讨论的城市地理围栏、充分测绘的固定高速路段和受限启用条件，研究这些限制相对全地点、全条件无人驾驶如何界定需要验证的场景，以及仍未解决的能力要求。保留固定路段卡车方案中司机在车内、端点接管的条件；访谈中的各项时间预测仅作为当时预期，不预设已经兑现，也不预设测试量减少的具体幅度。
预训练与强化学习的规模化收益，是否仍可由共同的训练要素解释？
限于算力、数据数量与分布、训练时长、目标函数、数值稳定性以及预训练和多类强化学习任务中的观察；不推断能力上限。