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河北省石家庄市2025届高三教学质量检测（二）语文试题

（本试卷满分150分，考试时间150分钟）

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、阅读(72分)

（一）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：

从语言角度来看，大模型最根本的功能就是统计概率和输出概率。贾岛琢磨，是“僧推月下门”还是“僧敲月下门”，韩愈说“敲”更好，这是文科思维。大模型是理科思维，会说“推”的概率15%，“敲”的概率20%，“叩、拍、碰、踢”等都各有概率。我们也要习惯大模型的统计概率视角。

计算概率过程很长，有了概率，最终选一个词输出就好了。有时选概率最大那个词，有时会加一些随机性，这是由一个叫“温度”的参数控制的。低温输出序列稳定，高温输出序列灵活。大模型作诗写文，输入同样内容，输出选择会有一定随机性。

大模型输出最看重的是语言形式“像模像样”，乍一看还以为它真知道，其实很多输出的信息都是“胡编”的，矩阵算出来词元是什么就输出什么。形式上一步步挺像回事，仔细一看推理逻辑是蒙的。这就是著名的“幻觉”问题。

一个缓解“幻觉”的办法，是用“联网有哪些信誉好的足球投注网站”得到更多信息帮助。有时大模型会自行判断，需要联网有哪些信誉好的足球投注网站获得更多信息。大模型需要联网有哪些信誉好的足球投注网站时，会通过内置的工具调用，根据用户输入的词元，生成有哪些信誉好的足球投注网站参数，将参数发送给指定的有哪些信誉好的足球投注网站引擎。有哪些信誉好的足球投注网站引擎返回相关的有哪些信誉好的足球投注网站结果，可能包括网页内容、新闻摘要、数据等。大模型不是简单地将其与用户输入的词元拼接，而是动态地将有哪些信誉好的足球投注网站结果整合到知识体系中，结合词元生成最终的输出。模型有内部逻辑和注意力机制，对用户输入和有哪些信誉好的足球投注网站结果进行综合分析，生成更准确全面的回答。为了提高效率和减少计算开销，还需要对有哪些信誉好的足球投注网站结果进行筛选和压缩，如只提取与用户问题最相关的部分，或者对有哪些信誉好的足球投注网站结果进行总结和提炼。

“深度思考”在算法意义上，是目前大模型开发的最前沿技术。DeepSeek向全球公布了“强化学习”训练深度思考的完整机制，让业界惊叹。这是继“涌现”之后最重要的大模型研发成果。机器“自言自语”思考越来越厉害，居然可以直接“强化学习”，不要人类中间提示，只靠最终答案训练出来。

一般认为，需要人为准备很多思维链素材，进行有监督微调，像老师教学生一步步解题那样，很麻烦地教会大模型深度思考、深入推理。因为太麻烦，教得不太成功。而DeepSeek让基础能力不错的V3，面对海量有答案的问题，自己“强化学习”摸索，不要人工监督干预。V3自己不断思考，生成思维链。有些思维链是无效的，但有些与最终答案是相关的，V3就据此修改自己的系数，学习逐渐有进步。随着训练进行，V3生成的思维链越来越长，逻辑水平越来越高，甚至有“顿悟”发生，大模型逻辑能力明显跃升，对标OpenAI发现的大模型能力“涌现”。最后训练成功收敛，V3进化为逻辑能力明显强得多的R1-Zero.之后，DeepSeek再用许多训练手段，如给思维链输出打分，来消除语言混乱，提高思维链输出的可读性。这样就开发出了大家熟悉的R1，逻辑能力非常强大，输出对用户也友好。

（摘编自袁岚峰《DeepSeek大模型推理算法其实很简单》）

材料二：

DeepSeek团队不走平常路，目标要培养一个天才学生(R1-Zero)，与普通学生刷题不同，他们认为只会刷题的学生往往死记硬背，无法推理解决复杂的问题。而天才是会自己独立思考的，光靠填鸭式的刷题无法培养天才，于是他们尝试一开始就不让它“刷题”（灌大量语料），而是直接让它去考试或者去挑战一些难题，让它自己对考试的错题进行分析、回溯、反思，不断摸索，不断进步。

结果你猜怎么着？这种看似“野蛮”的训练方式，竟然培养出了推理能力超强的天才学生。DeepSeek-R1-Zero在各种推理能力测试中表现惊艳，甚至还展现出一些意想不到的“超能力”。

“自我验算”技能：模型自己做完题后，还会“回头检查”，看看答案对不对，如果发现错了，还会自己改正。这简直就像考试时，做完题还会认真验算一样，太自觉了。

“反思总结”技能：模型还能“反思”自己的思考过程，分析哪里做得好，哪里做得不好，简直就是“学而时习之”的AI版。

“超长解题思路”：模型能够生成非常详细的解题步骤，一步一步地展示它是怎么思考的。这就像考试时，不仅能写出答案，还能把详细的解题过程都写出来。

DeepSeek-R1-Zero的这些推理能力，都是纯粹通过强化学习“自己长出来”的，没有借助任何“刷题”数据的帮助。

（摘编自吴知远《DeepSeek-R1训练过程的通俗讲解》）

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