自贡市高2025届高三一诊语文试卷（含答案解析）.pdf

自贡市普高2025届第一次诊断性考试

语文

注意事项：

1.答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号等填写在答题卡上。

2.回答选择题时，选出每小题答案后，用铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑。如需改动，用

橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。回答非选择题时，将答案写在答题卡上。写在本试卷上无效。

3.考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回.

一、现代文阅读(35分)

(一)现代文阅读Ⅰ(本题共5小题，19分)

阅读下面的文字，完成1~5题。

材料一：

10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德

和加拿大科学家杰弗里·辛顿，以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习而作出的基础性发现和

发明。

当我们谈论AI时，通常指的是使用人工神经网络进行的机器学习。事实上，这项技术最初的开

发灵感源自人脑结构。在人工神经网络中，大脑的神经元由具有不同值的节点表示。这些节点通过

类似于突触的连接相互影响，这些连接可以变强或变弱。例如，通过在同时具有高数值的节点之间

建立更强连接，可以对人工神经网络进行训练。

机器学习长期以来一直是科学家们研究的重要内容，其中包括对大量数据的分类和分析。霍普菲

尔德和辛顿利用物理学工具构建了新方法，为当今强大的机器学习奠定了基础。

霍普菲尔德发明了一种联想记忆网络，它能够存储和重建图像以及其他类型的数据模式。

如何理解呢?我们可以将节点想象成像素。“霍普菲尔德网络”利用了物理学中描述物质特性

的原理。根据该原理，材料因原子自旋而具有独特特性，这种特性使每个原子成为一个小型磁铁。

整个网络的描述方式相当于物理学中自旋系统的能量，它通过寻找节点之间连接的值来进行训练，

从而使得保存的图像具有较低的能量。

当输入扭曲或不完整的图像时，“霍普菲尔德网络”会系统地遍历节点并更新它们的值，从而降

低网络的能量。因此，网络能够逐步找到与输入图像最相似的已保存图像.

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辛顿的研究建立在“霍普菲尔德网络”基础之上，他构建了一种使用不同方法的新网络，即玻尔

兹曼机(玻尔兹曼是十九世纪的统计物理学家，他提出的玻尔兹曼分布，描述了多个分子组成的系统)。

它能够学习识别给定类型数据中的特征元素。辛顿运用统计物理学原理，通过输入机器运行时可能出

现的示例对其进行训练.玻尔兹曼机可用于对图像进行分类，或创建训练模式类型的新示例。辛顿在

此基础上进行拓展，推动了当前机器学习的爆炸式发展.

诺贝尔物理学奖颁给两位“AI先驱”，除了表彰他们在将物理学与人工神经网络深度结合方面所

作的贡献之外，可能还有两层隐含意义，一是物理规律不仅存在于自然界中，在数字世界(计算机模

型、模型创建的虚拟世界)中也可能发挥着制约作用。二是AI与物理学等基础科学存在千丝万缕的联

系，基础科学不仅为AI筑起了基座，同时其发现和理论也对AI研究提供了启发和灵感.(摘编自

张佳欣、张梦然《推动机器学习技术“爆炸式”发展——2024年诺贝尔物理学奖授予两位“人工智

能先驱”》

材料二：

本届诺贝尔奖讨论度之高，可能是前所未有的，争论的核心在于：这究竟是“人类的诺奖”还

是“人工智能的诺奖”?

有人欢呼雀跃，认为这是对科技进步的高度认可；有人忧心忡忡，担心这是否预示着人类科学

家时代的衰竭。然而，此次奖项背后的意义远不止于此。A1工具的效能，也不能用传统眼光去看.

将诺贝尔奖颁发给人工智能(AI)领域的成就，并非意味着人类科学家的地位受到动摇。相为，

这恰恰反映了人类智慧的新高度，每一个能够自我学习的算法模型，都是科研人员创新思维的结晶；

每一次AI技术的突破，皆意味着人类对未知世界的探索更进一步。

AI与人类科学家之间绝非零和博弈的关系：AI当然有它的独特性，它在数据处理、预测模拟等

方面不仅强太，还有传统技术手段所没有的“想象力”、但这种创新、恰恰为科研提供了前所未有的

工具，可帮助人们从给繁信息中快速提取关键线索、给出新的假设方向，加速科学发现的步伐，历史

上每一次科技革命所展现的新兴力量，也都会成为推动传统领域进步的强大动力。

除了提