小学、初中、高中各种试卷真题知识归纳文案合同PPT等免费下载www.doc985.com广东省领航高中联盟2024-2025学年高一下学期第一次联考语文试题一、现代文阅读阅读下面的文字，完成小题。材料一：多数大语言模型具备一定的推理能力，但推理模型具有更强大的推理、逻辑分析和决策能力。推理模型会运用各种推理技巧来模拟人类的思考方式。在人工智能大模型不断迭代升级的浪潮中，推理模型以创新的技术为行业发展注入了新活力，也让人们对人工智能未来的发展有了更大的想象空间。过去，大模型的生成能力主要由语料决定。但专家级的推理能力并非“题海战术”可以实现，而是需要大模型具备强大的思维能力。心理学家认为，人类存在两种思维模式。一种是主要用来对日常生活中的简单问题进行判断、决策的“快思考”；另一种则是用于对一些特定问题进行深入分析、研判的“慢思考”。“快思考”是人类基于大量日常经验、常识等，对简单问题作出的快速反应，往往在人们无意识之中完成，是一种更加接近“本能”的思考方式。与之相对的，“慢思考”则需要调动大脑更多的资源，遵循特定思维逻辑，对问题进行抽丝剥茧式的分析研究，进而作出更加理性周全的决策。传统大语言通用模型的思维方式更像是“快思考”，其主要依靠算力对海量数据进行学习，实现对后续空白内容的快速预测，回答人类提出的各类问题，本质上是基于概率模型对可能的答案进行“猜测”。相比之下，推理大模型更有意识和逻辑，会在回答之前进行一段时间的“慢思考”，依据特定思维链条，提供更全面的解答。讯飞星火X1在解答高考数学题等复杂题目时，会先将题目化繁为简，给出解题思路和步骤，呈现出全面的思考、分析和推理过程，进而给出准确的题目答案。推理模型更接近人类的“慢思考”方式。相较于通用大模型，推理模型在数学、医学、代码等领域，会有意想不到的应用场景，能够产生更好的应用效果。人类可以对复杂问题进行深入思考、理性分析的一大原因在于：大脑能够反思。通过对过去错误结果和正确经验的反馈学习，人类得以不断提升对复杂问题判断的正确率。推理模型中普遍应用的强化学习技术，在一定程度上模仿了人类的反思、纠错能力。强化学习是一种机器学习方法，它允许智能体在与环境的交互中通过试错来学习最优策略。智能体在环境中执行相应行动，并根据行动的结果接收反馈，这些反馈信号则指导智能体调整下一步策略，循环往复，不断接近最优策略。例如，DeepSeek－R1在训练推理模型时采用了一条此前鲜有人使用的完全依赖强化学习的训练路径，即仅根据模型输出答案的优劣等简单信息，对模型进行奖惩。这相当于在不施加小学、初中、高中各种试卷真题知识归纳文案合同PPT等免费下载www.doc985.com任何指引的情况下，让一个刚出生不久的幼儿完全自主探索世界，并根据探索结果给予反馈，从而让幼儿在反复试错和成功中快速成长。（摘编自都秡《推理模型：“慢思考”让决策更周全》）材料二：记者：近期，ChatGPT、DeepSeek等生成式AI爆发式发展，有观点认为，这意味着人类已接近实现通用人工智能，您怎么看待？李国杰：通用人工智能（AGI）指AI在多个领域具备与人类同等的解决复杂问题的智能水平能力，这一概念尚未形成广泛共识。许多学者认为智能是在知识和资源相对不足的情况下，一个系统的适应能力，如果它能应对设计者预料之外的情况，才叫“通用”。因此，学术界更关注智能系统的持续学习、自我改进能力以及与外部世界基于常识和经验互动的能力，而不仅仅是其语言处理能力。简单宣称“接近实现AGI”缺乏实际意义，关键在于如何定义AGI。记者：有人将AI突破归功于大模型，那么，机器学习大模型的本质是什么？李国杰：这个问题至今没有答案。数学家将大模型看成高维函数的拟合器。现代信息学奠基人之一的李明认为AI大模型的本质是信息压缩，信息压缩为理解大模型的本质提供了新的视角。麻省理工学院的研究显示，大模型内部出现了类似人类大脑的“脑叶”结构和“语义晶体”。这一发现为大模型的基础研究提供了新的线索。大模型目前还是一个“黑盒”，学界正致力于揭开其神秘面纱，使之变为“白盒”，至少变成“灰盒”。记者：...