北京市大兴区2025-2026学年高二下学期7月期末语文试题 学校:_____姓名：_____班级：_____考号：_____ 一、现代文阅读 阅读下面的材料，完成小题。 材料一 你大概用过智能助手聊天，也见过人工智能生成精美图像，看过机器人跳舞……但你是否想过，驱动“聊天”“画画”“行动”的，究竟是三套独立的系统，还是同一个“智能大脑”的三种功能？近日，一项由北京智源人工智能研究院主导的重要科研突破———Emu3、Emu3.5模型，在国际学术期刊《自然》发表，为实现真正“看得清、想得通、做得稳”的通用人工智能指明了新方向。这也是我国科研机构主导的大模型原创成果首次在《自然》正刊发表。 论文主要作者黄铁军指出，这项研究的核心思想非常简洁：以统一架构，让AI学会“接龙”。无论是阅读文字、欣赏图片，还是观看视频、生成动作，在悟界Emu模型“眼”里，都被转换成一套“数字积木”。模型的任务，就是像我们玩歌词接龙游戏那样，始终预测“下一块积木”应该如何出现。 这一思路有迹可循。早在2018年，美国OpenAI便基于“预测下一词”的路线训练GPT模型，并于2022年推出ChatGPT，实现了语言大模型重大突破。黄铁军团队推测，“预测下一词”的架构或许不仅适用于语言，也能拓展至多种模态，将图像、文本和视频数据在同一架构下统一训练，从而开发出“一脑多能”的多模态大模型。 团队成员介绍，此前全球范围内出现的此类模型，大多采用“专用工具组合”方式：理解语言与图片、生成图片与视频，均由各自独立的模型或工具各司其职。这种分工模式虽目的明确，但协同成本也随之增加。能否训练一个“通才”，采用统一架构处理各类数据、掌握多种技能，智源研究团队的Emu3模型给出了肯定答案。 Emu3就是这样一个“通才”型AI：当你给它一段文字描述时，它可以生成细节丰富、结构合理的图像；当你给它一张照片及相关问题时，它又能结合视觉信息与常识，进行精准的图像问答与理解；更进一步，它还能生成连续的视频片段———只需给出一个开头，模型便能一帧一帧地输出后续画面，甚至还能像连环画那样，为每段画面配以文字描述。 在升级版Emu3.5中，研究团队通过引入大规模长时序视频训练，使模型从“预测下一个词元”进一步拓展到“预测下一个状态”，开始学习世界随时间演化的统计规律，为迈向更完整的“世界模型”探索了可行路径。 这把“统一建模”的钥匙，其潜力并不止于多模态内容生成。它可以延伸到物理世界，为机器人操作提供可行的动作序列设想，还可以解读脑信号等各种复杂数据。黄铁军指出，“预测下一个”这一看似朴素的思想，本身蕴含着构建通用智能的基因。《自然》编辑也评价道，智源Emu3这一成果对构建可扩展、统一的多模态智能系统具有重要意义。 （取材于晋浩天的相关文章） 材料二 通用人工智能被视为人工智能发展的终极形态，多模态统一建模路径的突破，让“一脑多用”从设想走向现实。北京智源研究院研发的Emu3、Emu3.5模型，秉持简洁的统一架构，沿用“预测下一个”的核心思路，能够将文本、图像、视频等多种信息统一处理，打造出全能适配的“通才型”人工智能。这种全新模式破解了以往各类AI工具独立运行、协同成本高的难题，为探索更贴合现实规律的“世界模型”提供了可行路径。这项国产原创成果，既缩小了我国与国际顶尖AI技术的差距，也为全球通用人工智能的持续演进提供了中国方案。 但是，在技术快速突破的同时，通用人工智能的落地应用仍面临诸多现实难题。现阶段的大模型依旧依托海量数据统计规律生成内容，并不真正理解物理世界的因果逻辑，缺少自主认知和推理能力，因此时常出现事实错误、逻辑混乱的“AI幻觉”现象。统一架构虽整合了多元智能能力，却放大了算法黑箱风险，模型的推理、生成过程难以追 ... ...
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