共22题，约18700字。

　　北京市昌平区2025-2026学年高二上学期期末语文试题
　　第一卷
　　一、本大题共5小题，共18分
　　阅读下面材料，完成各题。
　　材料一
　　当前，人工智能技术快速发展，大模型在文本生成、对话交互等领域展现出强大能力，但“自说自话”、一本正经地“胡说八道”、生成偏离事实内容的问题日益凸显，这一现象被业界称为“AI 幻觉”。由于大模型主要是基于概率生成文本而非逻辑推理，在短期内难以完全避免此类问题，这已成为AI发展中最突出的技术瓶颈之一。
　　从技术层面看，AI幻觉的产生源于多重因素。首先是训练数据的不足或偏差。大模型依赖海量数据进行训练，但如果数据覆盖不全面或存在质量缺陷，模型对某些专业领域（如法律、医疗）的认知就会出现盲区，导致生成内容失真。其次是算法架构的局限性。当前主流大模型（如GPT系列）基于概率预测机制，更注重文本的流畅性和连贯性，而非事实的准确性；其注意力机制在处理长文本或复杂语境时容易失效，引发逻辑混乱。最后是训练目标的设定问题。模型优化目标往往偏向生成 “人类偏好” 的流畅内容，而非严格遵循事实，这进一步加剧了幻觉风险。
　　AI幻觉主要表现为事实性幻觉和逻辑性幻觉两种。事实性幻觉，表现为模型会编造完全不存在的事实或信息。这种情况在专业领域尤为突出，如在法律咨询中虚构判例，在医疗诊断中给出错误结论，或杜撰历史事件。逻辑性幻觉，表现为模型在长文本生成或连续对话中出现前后矛盾、逻辑混乱的情况。例如，在多轮对话中，模型可能先肯定某一观点，后又否定同一观点。这主要是因为当前大模型的注意力机制在处理复杂语境时存在局限性。
　　多位业内专家认为，AI幻觉问题在现有技术框架下难以彻底解决。因此，未来技术改进需从多维度入手，如在训练数据方面，通过定期更新模型，用新数据来修正偏差，从而提升训练数据质量；在算法架构上，通过改进模型，增强对因果逻辑与事实一致性的理解能力；在训练目标上，在训练中加入事实核查模块，要求模型在生成内容时验证关键信息的真实性。通过对技术的改进，进而逐步提升模型的准确性与可靠性。
　　（取材于孙飞等的相关文章）
　　材料二
　　随着AI技术深入应用，AI幻觉的潜在风险已从虚拟信息领域蔓延至现实世界，可能引发广泛的社会安全问题。世界经济论坛《2025年全球风险报告》将“错误和虚假信息”列为全球五大风险，其中AI生成的幻觉内容被视为关键诱因。这一风险不仅污染信息生态，还可能威胁人身安全，亟需通过技术创新、制度监管和用户教育构建综合治理体系。
　　1. 根据材料一，下列理解正确的一项是（   ）
　　A. AI幻觉已经成为人工智能技术发展中唯一的技术瓶颈。
　　B. 训练数据覆盖不全面，可能导致模型生成内容偏离事实。
　　C. 模型生成迎合人类偏好的内容后，一定会产生AI幻觉。
　　D. 解决AI幻觉仅需通过持续提升训练数据质量即可实现。
　　2. 根据材料二，下列表述不正确的一项是（   ）
　　A. AI幻觉会引发信息污染，并可能对现实人身安全构成威胁。
　　B. ChatGPT能够通过模仿生成虚假判例，从而干扰司法程序。
　　C. 金融咨询中AI必会采用误读的财报数据，虚构企业信息。
　　D. 自动驾驶汽车若产生感知幻觉，可能会导致驾驶操作错误。
　　3. 根据材料一和材料二，下列对“模型”的理解，正确的一项是（   ）
　　A. 大模型生成文本主要基于概率而非逻辑推理，使得AI幻觉短期内难以避免。
　　B. 主流大模型的概率预测机制和注意力机制都专注保障内容的准确性与可靠性。
　　C. 使用实体设备时若产生安全风险，根本原因是大模型训练数据存在质量缺陷。
　　D. “以模制模”的思路是依托市场上常见的任意数据，实施多模型交叉验证。
　　4. 根据材料一和材料二，下列属于“AI幻觉”的一项是（   ）
　　A. 大风吹倒电动自行车，随后车辆响起刺耳的警报铃声。
　　B. 便利超市中的自动收银机对同一商品重复扫码后扣费。
　　C. AI回答问题时说秦朝六世而亡，因为“奋六世之余烈”。
　　D. 汽车工厂流水线上，工业机器人手臂精准地组装零件。
　　5. 在应对“AI幻觉” 的策略上，材料一和材料二提供了哪些改进思路和方法？请结合材料简要概括。
　　二、本大题共5小题，共18分
　　阅读下面文言文，完成各题。
　　凡物皆有可观。苟有可观，皆有可乐，非必怪奇伟丽者也。哺糟啜醨，皆可以醉；果蔬草木，皆可以饱。推此类也，吾安往而不乐？
　　夫所为求福而辞祸者，以福可喜而祸可悲也。人之所欲无穷，而物之可以足吾欲者有尽。美恶之辨战乎中，而去取之择交乎前，则可者常少，而不可者常多。是谓求祸而辞福。夫求祸而辞福，岂人之情也哉？物有以盖之矣。彼游于物之内，而不游于物之外。物非有大小也，自其