海南省海口市海南中学2024-2025学年高三下学期第六次月考语文试题（含答案）.pdfVIP

海南省海口市海南中学2024-2025学年高三下学期第六次月考语文试

题

注意事项：

1．答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。

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，完成小题。

材料一：

随着生成式大模型的出现，知识生产发生了深刻变革。不再单纯依赖个体的经验与观察，而是呈现出

一种生成式的知识涌现特性；不再局限于信息处理和知识传播，而是深入到知识的本质构成、体系化构建

以及结构性创新等多个维度。依托先进的计算框架和大数据系统生态，算法模型不仅能存储和检索知识，

还展现出在知识创新和推理方面的巨大潜能。传统知识生产模式多基于个体的经验、文化背景和观察，受

个体认知能力以及社会、文化环境的限制，知识的生成和传播通常是一个线性的累积过程。然而，在大模

型时代，凭借算法的高度复杂性和大数据的有力支持，知识生产变得更加动态、多元和开放。

在知识生成机制上，简单来讲，大模型时代通过算法模型，能让我们在短时间内生成大量知识和信

息。这些知识不仅涵盖已有的经验和数据，还能通过模型的自我学习和优化，生成全新的知识和观点。这

一变革不仅重新界定了知识的界限和构成，还催生了一种前所未有的机器与人类协同的知识生产模式，标

志着知识生产从个体的“知识涌现”，进化为机器与人协同驱动的“生成式知识涌现”，也就是一种基于大

规模数据和算法的“集体智慧”。

生成式大模型展示了一种全新的数据处理和知识生成能力，它不仅仅是得益于高性能计算设施和资源

驱动的大算力提升，更是一种基于算法和模型设计哲学的全新理论框架。更为关键的是，这些生成式大模

型在处理问题时基于“模块化”和“可组合性”的原则，允许模型在不同的应用场景和数据环境中进行自

我调整和优化。它不再是单一任务解决方案的针对性输出，而是一种多任务、多领域的综合性解决方案的

生成。算法机制和设计哲学赋予其深度洞察数据的每一个角落的能力，对于这些生成式大语言模型来说，

数据或信息是其“食物”与“养料”，进入一种类似于“知识的消化与吸收”的过程。这一过程可以被视

为一种“信息—知识转化”的新模式，通过不断地“消化”这些数据，模型能够从中提炼并生成具有更高

层次认知价值的知识。

与过去工业化时代的偏固定性、静态模型相比，生成式大模型展示了一种“动态适应性”特征。它们

能够在面对不断变化的数据和环境时实现自我适应和持续学习，在不断变化的信息环境中进行自我调适和

重构，这一点在某种程度上呼应了复杂性科学中的“自组织”和“自适应”的性质。这种知识生产方式的

转型不仅是技术层面的，更是知识生产方式从“确定性”向“不确定性”、从“静态”向“动态”、从“封

闭”向“开放”转变的体现。

（摘编自米加宁、董昌其《大模型时代：知识的生成式“涌现”》）

材料二：

对于当下的时代而言，人工智能成为知识生产最重要的工具，尤其是生成式人工智能的出现，被很多

人视为人类知识发展史上的新阶段。作为基于神经网络、自然语言处理、机器学习等技术发展起来的知识

生产工具，生成式大语言模型正试图改变人类认知过程，重新定义人类知识。研究者们已经意识到生成式

大语言模型改变了传统的知识生产格局，在原有的一阶原创知识和二阶编辑加工知识基础上生产出以大模

型技术为支撑的三阶知识类型。三阶知识是一种由机器自动生成的知识，从生成原理来看，这种知识生产

类似于二阶知识对人类既有知识所进行的再加工和重组，但两者实际上存在本质上的差异。因为大语言模

型的知识生产不仅缺乏人类原创知识的创造性特征，而且是在缺乏人类意识直接参与的情况下自动完成

的。其在知识水平上不会超出人类既有的知识量，没有也不可能带来超出训练数据集的信息。其知识生产

结果更像是“一种奠基于信息的‘类知识’”。

如果我们从媒介递归的历史视角看，或可将其与文艺复兴时期所出现的知识生产境况相关联，从而将

其视为“浮士德式”知识生产模式在智能时代的递归和升级。浮士德知识悲剧的根源及其救赎之路，可以

为我们理解和思考大模型知识生产的性质提供独特的视角和启发。