云南省玉溪市2024-2025学年高一下学期期末教学质量检测语文试卷（图片版，含答案）
文档属性
| 名称 | 云南省玉溪市2024-2025学年高一下学期期末教学质量检测语文试卷（图片版，含答案） |  | |
| 格式 | |||
| 文件大小 | 3.7MB | ||
| 资源类型 | 教案 | ||
| 版本资源 | 通用版 | ||
| 科目 | 语文 | ||
| 更新时间 | 2025-07-04 09:40:15 | ||
图片预览
文档简介
【考试时间：7月2日08：30-11：00】
玉溪市2024~2025学年春季学期期末高一年级教学质量检测
语文试卷
注意事项：
1、答題前，考生务必用黑色碳素笔将自己的学校、班级、姓名、准考证号、考场
号、座位号在答題卡上填写清楚。
2.每小题选出答案后，用2B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。在试题卷上作答无效。
3.考试结束后，请将本试卷和答题卡一并交回。满分150分，考试用时150分钟。
一、阅读（70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：
诗歌是人工智能（A虹)写作最早介入的领域，随着AI算法不断完善，基于智能创
作平台生成的诗歌文本数量与质量持续提升。尽管如此，人工智能写作仍存在明显短板。
就诗歌写作的诗意生成机制而言，诗人们多把诗视作理解世界的一种特殊语言，一个通
过意象系统解释世界的装置，唯有突破语言习俗和常规观察习惯，才有可能打破俗常的
意义生成链条，演绎一场“常规之外”的灵动舞蹈。人工智能写作的诗意生成机制则恰
恰相反。以机器人“小封”为例，它的写作以自然语言的处理、理解、生成为核心步
骤，向一个人类预设的“概念化”语言体系和意义中心聚合，属于“敛聚式”的意义生
成方式。与“发散式”的人类创作思维相比，人工智能写作更易于精密掌控意绪延展的
方向，使其紧密围绕在设计好的意义中心周围。就算溢出了常态下的词语组合规范，制
造出带有陌生意味的语感，通常也不会脱离“中心”。这样一来，人工智能诗文本就很
难通达“神余言外”的境界，对读者思雏宽度的激发、对人类想象空间的拓展仍是有
限的。
人工智能具有永生性，它通过不断学习趋于完美的特质，恰恰使其离“仿人类主
体”的目标愈发偏远。因为真实的写作者都不是完美的个体，他们的生命是有限的，无
从被“编辑”或“优化”，人类诗歌的一个核心母题，便是呈现人自身的精神“不完
美”，比如恐惧、忧伤等等。缺乏情感意识的人工智能拟造出的孤独书写、痛感叙事，
是把人类基于体验获得的生命感性与思想灵性，固化为基于数据和概率的技术理性，因
高一语文·第1页（共10页)
此根多作品缺乏精神感染力和审美共通总。因为不能“情动于中而形于言”，人工智能
讨耿即使模仿度再高，也难以企及“诗”的人文内核。
(取材于卢机的文章)
材料二：
AI能不能写诗？答案是肯定的。事实上，AI诗歌比其创作的日常语言更容易通过
“图灵测试”。因为后者必须考虑现实经验，在拟真度上有很高的要求。AI没有身体，无
法掌握人类的动作顺序，在叙迷时难免露出破绽，“具身认知”仍然是！自然语言面临
的难题。诗歌可以回避这一点，因为诗歌是一种特殊的文体，其目的主要在于审炎而非
实用。它可以采用片段化、陌生化的笔法，像“翠萍湿空梁，夜深飞去。雁起青天，数
行书似旧藏处”这样的诗句，我们就很难用日常的时间和因采逻辑去理解，而这样的创
作特，点恰恰消解了AI面临的难题。
2018年，预训练语言模型BERT和GPT在提高AI诗歌的质量方面取得了重大突破。
简单来说，其原理是将自然语言转化为向量，根据词语之间发生关系的概率，模仿资料
库中的文本。开发者须通晓诗歌，精心挑选风格相似的诗作为AI学习的素材。以目前市
面上一个旧体诗AI模型为例，开发者用晚清盛行的“同光体”进行专项训练，取得了
不俗的效果。如以诗人陈三立《夜舟泊吴城》中首句“夜气冥冥白”生成的三首AI诗，
与陈三立的原作已非常接近，充分显示了风格训练的成效。
诗歌创作向来是“在心为志，发言为诗”，那么，AI写诗对人类究竞有什么意义？
通常意义上的辅助功能，AI已进化至较为成熟的阶段。上述提到的AI模型，已验
证“明七子学唐”“同光体学宋”等相关领域的研究结论。这意味着以往被认为抽象的
文学风格，可以转化为具体的数据参数。更重要的是，诗歌本身就蕴含着超越人类经验
的倾向。词语的重组往往会生成意想不到的结果，而这一，点恰恰契合A虹写作的特性。也
许A虹生成的一些句子，能够激发诗人的创作灵感，甚至成为诗歌发展中的吉光片羽。从
这个雏度上说，未来AI有可能开拓出新的诗歌类型和风格。
(取材于程羽黑的文章)
材料三：
在人工智能的技术发展历程中，诗歌生成具有特殊地位，不仅因为它代表了最早使
用计算机进行文本生成的尝试，还在于它独特的象征意义：利用千百年来诗歌的崇高精
神地位，机器写诗吸引了人们关注并支持人工智能领域的整体发展；借助诗歌体裁对词
句非日常用法的宽容，诗歌生成的探索描绘了通用文本生成的技术图景。其背后的预期
是，既然能够用计算机生成某些“诗作”，那么未来也完全有可能生成新闻、报告，抑
或小说、散文，产生社会与经济价值。
现在，语言大模型以一种通用的方式，实现了不同体栽文本的生成，诗歌已然不具
有当初的特殊地位。要获得一首机器生成的“诗”，人们只需将自己的需求按照大模型
高一语文·第2页（共10页）
玉溪市2024~2025学年春季学期期末高一年级教学质量检测
语文试卷
注意事项：
1、答題前，考生务必用黑色碳素笔将自己的学校、班级、姓名、准考证号、考场
号、座位号在答題卡上填写清楚。
2.每小题选出答案后，用2B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。在试题卷上作答无效。
3.考试结束后，请将本试卷和答题卡一并交回。满分150分，考试用时150分钟。
一、阅读（70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：
诗歌是人工智能（A虹)写作最早介入的领域，随着AI算法不断完善，基于智能创
作平台生成的诗歌文本数量与质量持续提升。尽管如此，人工智能写作仍存在明显短板。
就诗歌写作的诗意生成机制而言，诗人们多把诗视作理解世界的一种特殊语言，一个通
过意象系统解释世界的装置，唯有突破语言习俗和常规观察习惯，才有可能打破俗常的
意义生成链条，演绎一场“常规之外”的灵动舞蹈。人工智能写作的诗意生成机制则恰
恰相反。以机器人“小封”为例，它的写作以自然语言的处理、理解、生成为核心步
骤，向一个人类预设的“概念化”语言体系和意义中心聚合，属于“敛聚式”的意义生
成方式。与“发散式”的人类创作思维相比，人工智能写作更易于精密掌控意绪延展的
方向，使其紧密围绕在设计好的意义中心周围。就算溢出了常态下的词语组合规范，制
造出带有陌生意味的语感，通常也不会脱离“中心”。这样一来，人工智能诗文本就很
难通达“神余言外”的境界，对读者思雏宽度的激发、对人类想象空间的拓展仍是有
限的。
人工智能具有永生性，它通过不断学习趋于完美的特质，恰恰使其离“仿人类主
体”的目标愈发偏远。因为真实的写作者都不是完美的个体，他们的生命是有限的，无
从被“编辑”或“优化”，人类诗歌的一个核心母题，便是呈现人自身的精神“不完
美”，比如恐惧、忧伤等等。缺乏情感意识的人工智能拟造出的孤独书写、痛感叙事，
是把人类基于体验获得的生命感性与思想灵性，固化为基于数据和概率的技术理性，因
高一语文·第1页（共10页)
此根多作品缺乏精神感染力和审美共通总。因为不能“情动于中而形于言”，人工智能
讨耿即使模仿度再高，也难以企及“诗”的人文内核。
(取材于卢机的文章)
材料二：
AI能不能写诗？答案是肯定的。事实上，AI诗歌比其创作的日常语言更容易通过
“图灵测试”。因为后者必须考虑现实经验，在拟真度上有很高的要求。AI没有身体，无
法掌握人类的动作顺序，在叙迷时难免露出破绽，“具身认知”仍然是！自然语言面临
的难题。诗歌可以回避这一点，因为诗歌是一种特殊的文体，其目的主要在于审炎而非
实用。它可以采用片段化、陌生化的笔法，像“翠萍湿空梁，夜深飞去。雁起青天，数
行书似旧藏处”这样的诗句，我们就很难用日常的时间和因采逻辑去理解，而这样的创
作特，点恰恰消解了AI面临的难题。
2018年，预训练语言模型BERT和GPT在提高AI诗歌的质量方面取得了重大突破。
简单来说，其原理是将自然语言转化为向量，根据词语之间发生关系的概率，模仿资料
库中的文本。开发者须通晓诗歌，精心挑选风格相似的诗作为AI学习的素材。以目前市
面上一个旧体诗AI模型为例，开发者用晚清盛行的“同光体”进行专项训练，取得了
不俗的效果。如以诗人陈三立《夜舟泊吴城》中首句“夜气冥冥白”生成的三首AI诗，
与陈三立的原作已非常接近，充分显示了风格训练的成效。
诗歌创作向来是“在心为志，发言为诗”，那么，AI写诗对人类究竞有什么意义？
通常意义上的辅助功能，AI已进化至较为成熟的阶段。上述提到的AI模型，已验
证“明七子学唐”“同光体学宋”等相关领域的研究结论。这意味着以往被认为抽象的
文学风格，可以转化为具体的数据参数。更重要的是，诗歌本身就蕴含着超越人类经验
的倾向。词语的重组往往会生成意想不到的结果，而这一，点恰恰契合A虹写作的特性。也
许A虹生成的一些句子，能够激发诗人的创作灵感，甚至成为诗歌发展中的吉光片羽。从
这个雏度上说，未来AI有可能开拓出新的诗歌类型和风格。
(取材于程羽黑的文章)
材料三：
在人工智能的技术发展历程中，诗歌生成具有特殊地位，不仅因为它代表了最早使
用计算机进行文本生成的尝试，还在于它独特的象征意义：利用千百年来诗歌的崇高精
神地位，机器写诗吸引了人们关注并支持人工智能领域的整体发展；借助诗歌体裁对词
句非日常用法的宽容，诗歌生成的探索描绘了通用文本生成的技术图景。其背后的预期
是，既然能够用计算机生成某些“诗作”，那么未来也完全有可能生成新闻、报告，抑
或小说、散文，产生社会与经济价值。
现在，语言大模型以一种通用的方式，实现了不同体栽文本的生成，诗歌已然不具
有当初的特殊地位。要获得一首机器生成的“诗”，人们只需将自己的需求按照大模型
高一语文·第2页（共10页）
同课章节目录