2023届北京市丰台区高三一模语文试题

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1、2023届北京市丰台区高三一模语文试题考生须知：1.答题前,考生务必先将答题卡上的学校、班级、姓名、准考证号用黑色字迹签字笔填写清楚，并认真核对条形码上的准考证号、姓名,在答题卡的“条形码粘贴区”贴好条形码。 2.本次练习所有答题均在答题卡上完成。选择题必须使用2B铅笔以正确填涂方式将各小题对应选项涂黑,如需改动,用橡皮擦除干净后再选涂其它选项。非选择题必须使用标准黑色字迹签字笔书写,要求字体工整、字迹清楚。 3.请严格按照答题卡上题号在相应答题区内作答,超出答题区域书写的答案无效，在练习卷、草稿纸上答题无效。 4.本练习卷满分共150分,作答时长150分钟。阅读下面的材料，完成小题。材料一1

2、950年，“图灵测试”给出判定机器是否具有智能的方法，即机器是否能够模仿人类的思维方式来生成内容继而与人交互。某种程度来说，人工智能从那时起就被寄予了用于内容创造的期许。随着数据快速积累、算力性能提升和算法效力增强，今天的人工智能已经可以进行写作、编曲等创意工作。人工智能越来越多地被应用于内容创作，AIGC的概念随之悄然兴起。从创作者的角度看,机器内容生态的发展大致可以分成四个阶段：专业生成内容(PGC)、用户生成内容(UGC)、AI辅助生产内容、AI生成内容(AIGC)。目前，对于AIGC这一概念，尚无统一规范的定义。国内产学研各界大都认为，AIGC是继专业生成内容和用户生成内容之后，利用人

3、工智能技术自动生成内容的新型生产方式。AI绘画、AI写作等都属于AIGC的应用分支。2022年8月，AI自动生成的画作太空歌剧院获得了数字艺术类冠军。该画作恢宏细腻的画风很难让人相信它是由AI自动生成的作品，而它的夺冠也大大冲击了人们过往对于“人工智能的创造力远逊于人”的固有认知。自此，AIGC从看似遥远的概念逐步以生动有趣的方式走入人们的生活。11月30日，微软旗下的OpenAI发布了名为ChatGPT的超级AI语言模型，再次引爆人们对于AIGC的讨论热潮。ChatGPT不仅可以理解并回答用户的问题，还能完成一些复杂任务，包括按照特定文风撰写诗歌、假扮特定角色对话、修改错误代码等。此外，因为

4、ChatGPT被加入了预先设计的“道德”准则，即人类反馈强化学习(RLHF)技术，所以它还能表现出一些人类特质，例如承认自己的错误、按照设定的道德准则拒绝不怀好意的请求等。上线短短几个月，ChatGPT即火爆全网，并影响着人们惯有的参与生产、生活的模式和框架，有些行业已然将ChatGPT等相关技术融入并应用于现有工作或生产中。在智能创作时代，创作者生产力的提升主要表现为三个方面：代替创作中的重复工作或重复环节，提升创作效率；借助人工智能，创作者可以找寻创作灵感与思路；综合海量预训练的数据，并结合模型中引入的随机性，创作者可以生产出过去无法想出的杰出创意。目前AIGC在很多方面仍存在巨大挑战或争

5、议。但不管怎样，我们必须承认AIGC的发展趋势无法阻挡，而人类的创造物终究会帮助人类自身的发展。AIGC无疑是一种内容生产力的变革，会将世界送入智能创作时代。(取材于杜雨、张孜铭等人的文章)材料二相较于用户生成内容，AIGC最大的不同是新技术驱动了机器智能创作内容。这使得AIGC具有显著的技术特征。AIGC具有超强的想象力和创作能力，这些能力是计算机在海量数据的基础上学习和模拟生成的，每一幅AI画作背后都是不计其数的标注数据和训练数据。CNN（卷积神经网络）和Transformer大模型的流行成功使深度学习模型参数量跃升至亿级，由此带来的数据巨量化，推动了AIGC发展的进程。如ChatGPT的

6、训练就使用了约45TB的数据，其中包含了多达近1万亿个单词的文本内容，约等于4500万本红楼梦的内容。有了巨量数据的加持，创造力成为AIGC最吸引用户的特色。借助海量语料库，AI工具仿佛超级画手或作曲家一样生成出指定风格的图像、音乐或视频。例如NST（神经风格迁移算法）利用CNN识别图像内容表征和风格表征，并在特定神经网络层对图像进行重构，这就使AI工具能够模仿特定风格的艺术作品，在此基础上而创造相应风格的艺术作品。随着AIGC技术的持续进步，内容生产将向更具想象力、创造力的方向发展。跨模态融合是AIGC重要发展目标之一。跨模态生成的本质是文本、视觉、听觉乃至脑电等不同模态的知识融合，覆盖图文、视频、数字人、机器人等更多场景。2022年，“AI画家”度晓晓创作的“无界”系列作品使用了“百度文心”大模型跨模态图文生成模型ERNIE-ViLG，这一模型具备了领先的跨模态理解和生成能力。拥有一定程度的认知和交互能力，是AIGC发展的趋势。在用户感知方面，AIGC逐步向认知智能发展，可根据用户个性化需求生成个性

1.下列关于原文内容的理解和分析,不正确的一项是(3分)A.南通板鹞独具特色的民俗文化特征得益于其动态美、结构美、绘画美和音律美融合成的艺术审美。B.由于“天风”作用,鹞子哨口响声大作,成百上千只风筝一同出现,哨声就会如同山呼海啸般。C.板鹞风筝可以用来预测天气,如测定高空气流的缓急和气流方位的变化,如判断风向和风力。D.六角、八角和正方形的设计,表明板鹞风筝与象数、五行学说有关,象征天、地、人和合共生。

1、2023届北京市丰台区高三一模语文试题考生须知：1.答题前,考生务必先将答题卡上的学校、班级、姓名、准考证号用黑色字迹签字笔填写清楚，并认真核对条形码上的准考证号、姓名,在答题卡的“条形码粘贴区”贴好条形码。 2.本次练习所有答题均在答题卡上完成。选择题必须使用2B铅笔以正确填涂方式将各小题对应选项涂黑,如需改动,用橡皮擦除干净后再选涂其它选项。非选择题必须使用标准黑色字迹签字笔书写,要求字体工整、字迹清楚。 3.请严格按照答题卡上题号在相应答题区内作答,超出答题区域书写的答案无效，在练习卷、草稿纸上答题无效。 4.本练习卷满分共150分,作答时长150分钟。阅读下面的材料，完成小题。材料一1

2、950年，“图灵测试”给出判定机器是否具有智能的方法，即机器是否能够模仿人类的思维方式来生成内容继而与人交互。某种程度来说，人工智能从那时起就被寄予了用于内容创造的期许。随着数据快速积累、算力性能提升和算法效力增强，今天的人工智能已经可以进行写作、编曲等创意工作。人工智能越来越多地被应用于内容创作，AIGC的概念随之悄然兴起。从创作者的角度看,机器内容生态的发展大致可以分成四个阶段：专业生成内容(PGC)、用户生成内容(UGC)、AI辅助生产内容、AI生成内容(AIGC)。目前，对于AIGC这一概念，尚无统一规范的定义。国内产学研各界大都认为，AIGC是继专业生成内容和用户生成内容之后，利用人

3、工智能技术自动生成内容的新型生产方式。AI绘画、AI写作等都属于AIGC的应用分支。2022年8月，AI自动生成的画作太空歌剧院获得了数字艺术类冠军。该画作恢宏细腻的画风很难让人相信它是由AI自动生成的作品，而它的夺冠也大大冲击了人们过往对于“人工智能的创造力远逊于人”的固有认知。自此，AIGC从看似遥远的概念逐步以生动有趣的方式走入人们的生活。11月30日，微软旗下的OpenAI发布了名为ChatGPT的超级AI语言模型，再次引爆人们对于AIGC的讨论热潮。ChatGPT不仅可以理解并回答用户的问题，还能完成一些复杂任务，包括按照特定文风撰写诗歌、假扮特定角色对话、修改错误代码等。此外，因为

4、ChatGPT被加入了预先设计的“道德”准则，即人类反馈强化学习(RLHF)技术，所以它还能表现出一些人类特质，例如承认自己的错误、按照设定的道德准则拒绝不怀好意的请求等。上线短短几个月，ChatGPT即火爆全网，并影响着人们惯有的参与生产、生活的模式和框架，有些行业已然将ChatGPT等相关技术融入并应用于现有工作或生产中。在智能创作时代，创作者生产力的提升主要表现为三个方面：代替创作中的重复工作或重复环节，提升创作效率；借助人工智能，创作者可以找寻创作灵感与思路；综合海量预训练的数据，并结合模型中引入的随机性，创作者可以生产出过去无法想出的杰出创意。目前AIGC在很多方面仍存在巨大挑战或争

5、议。但不管怎样，我们必须承认AIGC的发展趋势无法阻挡，而人类的创造物终究会帮助人类自身的发展。AIGC无疑是一种内容生产力的变革，会将世界送入智能创作时代。(取材于杜雨、张孜铭等人的文章)材料二相较于用户生成内容，AIGC最大的不同是新技术驱动了机器智能创作内容。这使得AIGC具有显著的技术特征。AIGC具有超强的想象力和创作能力，这些能力是计算机在海量数据的基础上学习和模拟生成的，每一幅AI画作背后都是不计其数的标注数据和训练数据。CNN（卷积神经网络）和Transformer大模型的流行成功使深度学习模型参数量跃升至亿级，由此带来的数据巨量化，推动了AIGC发展的进程。如ChatGPT的

6、训练就使用了约45TB的数据，其中包含了多达近1万亿个单词的文本内容，约等于4500万本红楼梦的内容。有了巨量数据的加持，创造力成为AIGC最吸引用户的特色。借助海量语料库，AI工具仿佛超级画手或作曲家一样生成出指定风格的图像、音乐或视频。例如NST（神经风格迁移算法）利用CNN识别图像内容表征和风格表征，并在特定神经网络层对图像进行重构，这就使AI工具能够模仿特定风格的艺术作品，在此基础上而创造相应风格的艺术作品。随着AIGC技术的持续进步，内容生产将向更具想象力、创造力的方向发展。跨模态融合是AIGC重要发展目标之一。跨模态生成的本质是文本、视觉、听觉乃至脑电等不同模态的知识融合，覆盖图文、视频、数字人、机器人等更多场景。2022年，“AI画家”度晓晓创作的“无界”系列作品使用了“百度文心”大模型跨模态图文生成模型ERNIE-ViLG，这一模型具备了领先的跨模态理解和生成能力。拥有一定程度的认知和交互能力，是AIGC发展的趋势。在用户感知方面，AIGC逐步向认知智能发展，可根据用户个性化需求生成个性