共23题，约18420字。

　　绝密★启用前
　　2026年全市高三（3月）模拟考试
　　语文试卷
　　本试卷共8页，23题，全卷满分150分。考试用时150分钟。
　　★祝考试顺利★
　　注意事项：
　　1.答题前，先将自己的姓名、准考证号填写在试卷和答题卡上，并将准考证号条形码粘贴在答题卡上指定位置。
　　2.选择题的作答：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。写在试卷、草稿纸和答题卡上的非答题区域均无效。
　　3.非选择题的作答：用黑色签字笔直接答在答题卡上对应的答题区域内。写在试卷、草稿纸和答题卡上的非答题区域均无效。
　　4.考试结束后，请将本试卷和答题卡一并上交。
　　一、阅读（72分）
　　（一）阅读Ⅰ（本题共5小题，19分）
　　阅读下面的文字，完成下面小题。
　　材料一：
　　人工智能，本质上是学习人类智能的过程。多年来，人工智能领域出现了很多不同的学派，大致来说主要是两种不同的思路。一种思路认为，可以把大脑的逻辑、规则、推理过程都用符号表示出来，这就是符号学派。还有一种思路是连接学派。这个学派认为，大脑如此复杂，智能的实现十分困难，所以要通过大量的数据，依靠积累经验、持续学习、不断适应，以及与世界的连接来获取智能，这就是连接主义。最近10～20年主流的深度学习技术用的就是这样的方法。
　　人工智能发展史上有几个里程碑性质的关键事件值得关注：2016年围棋人工智能程序AlphaGo第一次击败了李世石九段。但我觉得更了不起的，是大家听闻较少的AlphaGo升级版AlphaGoZero。它完全不用学习人类的棋局，而是自己和自己下棋，通过不断地博弈来学习，进化速度非常快。AlphaGo代表的是一个特别重要的概念——智能体。
　　ChatGPT诞生之后，人工智能跳跃到了一个新的范式，它不仅可以识别，还可以生成、可以创造，生成式AI就这么出现了。
　　还有一个重要的里程碑，是中国的DeepSeek，出现在2025年1月。DeepSeek是一条新的路径，在算法、技术、系统架构上都有创新，它用1%的算力就可以达到和美国前沿大模型相似的能力。DeepSeek出来之后，中国和美国在大模型领域的差距就缩短到大约2～3个月。另外，它采用开源模式，它的开源模型很快就被很多买不起大模型的国家、地区所使用，这使得整个模型的落地和应用变得越来越快。
　　2025年，人工智能领域迎来了又一重要转变——从生成式AI迈向智能体AI。在此之前，我们遵循“规模定律”：数据越多、算力越强，模型效果越好，达到一定阶段后会出现涌现效应。但2025年我们发现，语言领域预训练阶段的规模效应正在放缓，数据资源逐渐趋于饱和，继续增加算力的边际收益不断减少。与之相对，后训练阶段的重要性日益凸显。这就像人类的成长：预训练如同上学阶段，从本科到硕士、博士，通过学习积累知识变得聪明；而后训练则像是工作后的实践，在具体场景中不断学习、进化，这也是智能体AI的核心来源。
　　什么是智能体？人类作为高智能物种，能够设定任务和目标、规划实现路径、不断试错反馈，凭借强大的记忆完成任务。AI智能体在学习人类这种高级智能时，具备三大关键能力。
　　第一点，自主学习，而不是自动学习，这两者之间存在很大差别：自主学习是没有固定的规则，在不断探索中学习；而自动化往往是有预设规则的，是按照定义好的规则来运行的。
　　第二点，可进化，通过不断迭代可以变得更好，而且进化之后，下次再做类似的事情，可以把原来学到的知识用上。
　　第三点，泛化能力，即举一反三的能力。比如说一个人学会了怎么去订票，那么他所拥有的这个技能可以用到其他类似的领域，例如报销、购物等等。
　　这些智能的实现，离不开最基本的东西——数据。数据的本质就是数字化，我们的技术底座就是数字化。首先是信息世界的数字化，然后是物理世界的数字化、生物世界的数字化。过去40年，我们最重要的工作就是数字化。
　　美国麻省理工媒体实验室主任曾在数字化1.0开启时提出，我们正在从“原子”走向“比特”。“比特”是香农定义的数字世界的基本单位。而如今，我们正从比特回归原子、走向分子——新一代智能是信息智能、物理智能和生物智能的融合，是比特、原子和分子的融合。
　　（摘编自张亚勤《人工智能的技术发展与未来展望》）
　　材料二：
　　人工智能经历了符号主义、连接主义、行为主义等多条技术路线的并行探索，在不同历史阶段各领风骚。如今，随着技术的成熟，多技术路线融合统一成为发展趋势。
　　从虚拟的数字空间走
　　1. 下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是（   ）
　　A. 连接学派是人工智能的重要流派，该学派认为，实现智能需要海量数据，并积累经验、持续学习等。
　　B. AlphaGoZero的突破在于摆脱人类棋谱束缚，它能通过自我博弈完成学习进化，且进化速度非常快。
　　C. 中国的DeepSeek大模型的出现具有里程碑意义，其算力的提升，缩短了中美大模型领域的发展差距。
　　D. “专才”小模型负责解决复杂决策问题，“通才”大模型则执行确定性任务，二者协同构建技术体系。
　　2. 下列对材料相关内容的分析和评价，正确的一项是（   ）
　　A. 材料一重点梳理人工智能的技术发展脉络，材料二则关注人工智能在实体空间的应用。二者角度不同，没有内在联系。
　　B. 材料一认为，过去40年，智能实现最重要的工作就是数字化；材料二提出，应推动人工智能从数字空间走向实体空间。
　　C. 材料一指出预训练的规模效应正在放缓，材料二提出人工智能面临多重挑战，二者都认为人工智能难以取得新的突破。
　　D. 材料一运用了比喻论证，将预训练比作上学阶段；材料二则运用了引用论证，通过引述行业专家的观点来增强说服力。
　　3. 根据原文内容，在下面文段的横线处补写出恰当的语句，每处不超过10个字。
　　2026年是公认的“AI智能体元年”。与传统的聊天机器人不同，智能体不再是“能说会写”的被动工具，而具备了______的能力，没有固定的规则，能够在探索中学习。2025年以来，智能体发展速度超出预期：从生成式AI迈向______。如今预训练阶段的规模效应正在放缓，后训练阶段的重要性日益凸显，人工智能走出数字世界，关键在于______，推动实施“人工智能+制造业”行动。
　　4. 发展人工智能是当前科技竞争的重点。结合两则材料，简要概括我国人工智能的发展可以从哪些方面着力推进。
　　5. 人的学习与人工智能的学习有相似之处，但是人类学习具有人工智能无法比拟的高阶优势。请结合荀子的《劝学》，简要分析二者的相似点，并概括人类学习的独特优势。
　　【解析】
　　【导语】这组人工智能主题的非连续性文本，选材紧扣科技前沿，两则材料各有侧重又互补：材料一梳理AI发展脉络、明晰核心特征，材料二聚焦AI落地实体空间的实践路径。文本逻辑清晰，兼顾专业严谨性与科普性，既契合信息类阅读考查定位，也能引导读者关注AI领域新发展。
　　【1题详解】
　　本题考查学生对文章内容的理解和分析的能力。
　　D.“‘专才’小模型负责解决复杂决策问题，‘通才’大模型则执行确定性任务”错。根据材料二原文“再利用大模型的‘通才’能力解决复杂决策，利用小模型的‘专才’能力执行确定性任务”可知，选项将大模型与小模型的功能完全颠倒，应是“通才”能力解决复杂决策，小模型的“专才”能力执行确定性任务。
　　故选D。
　　（二）阅读Ⅱ（本题共4小题，16分）
　　阅读下面的文字，完成小题。
　　文本一：
　　桃花坞
　　王尧
　　等待父母的那一刻，方后乐意识到他一生都可能是站在桃花桥上张望的少年。
　　一九三七年春节，方后乐多数时间蜷缩在房间里。落雪了，爆竹升空炸裂，瞬间雪花黏住四散的星火黯然落下。祖父去世了，方家没有放鞭炮贴春联。
　　草长莺飞时，父亲还没有从吴中文献展览会成功举办的兴奋中缓过神来。往年这个时节，母亲会站在景海女子师范学校教室门口张望念书时的课