《手把手教你写出高分作文》田雷

名称：《手把手教你写出高分作文》田雷描述：《手把手教你写出高分作文》是“大语文”卓越教师田雷写给高中学生的考场作文指导书。全书从三篇考场高分范文切入，评析关键采分点。第一章从考场作文评分标准来分析高分作文的要点。后面两章分别拆解议论文的内容和表达技巧，指导读者写出高分议论文。最后还附录了高考作文热点、写作素材和田老师荐书。本书结构完整，通俗易懂且系统全面，不仅有方法技巧的分享，还有各类范文示例、练习题，特别适合高中学生自学或课堂辅修。提供PDF、azw3、mobi、epub格式。链接：https://pan.quark.cn/s/fa90440ac5ef大小：4.5MB标签：#学习教育#高考#语文#图书#手把手教你写出高分作文#quark频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup

文凭试中文科开考　有考生称文章涉生死探讨难有感悟

文凭试中文科开考有考生称文章涉生死探讨难有感悟中学文凭试中文科卷一及卷二开考。当中卷一阅读能力，考生需要就两篇白话文及一篇文言文的内容答题。三篇文章分别是台湾作家陈列的《我们去唱歌》、台湾作家简媜的《一竿冷》，以及清朝文学家纪昀的作品《阅微草堂笔记‧卷三》摘录。有考生认为，《一竿冷》最难理解，因为文章涉及对生死的探讨，自己无经历过死亡，难以有相关感悟，没有信心可以取得高分。亦有考生认为，庆幸考卷问题亦相对较浅。至于卷二写作能力考卷，可以三选一作答。题目分别是「一次令我百感交集的聚餐」、「原来我们忽略了不少日常生活中的美好」，或以议论文形式论述是否同意「模仿缺乏个性」。有考生认为，今年出题简单易明，难度不高，亦有足够时间写作。何文田余振强纪念中学中文科老师何洁盈相信，较多学生会选答「一次令我百感交集的聚餐」，题目虽然看似简单，考生需留意作文中是否有扣连「百感交集」这关键词，若只单记敍一次难忘的聚餐，则未能贴合考题。至于卷一，何洁盈指出，乙部文言文部分的选择题占分较往年多，令考生较易获分。而考生认为较难的文章《一竿冷》，答题表现成为考生考获较高评级的关键，当中18及19题涉及的生死概念若能成功回答，可令考生脱颖而出。考评局表示，文凭试中文科卷一及卷二并有约44900名考生报考，有121名考生确诊新冠病毒病，需要到「指定试场」应考。当中28名考生今早联络考评局申请，并获安排即日到「指定试场」应考。2023-04-2514:36:48(3)

北京卷​微写作

5⃣北京卷​微写作（10分）从下面三个题目中任选一题，按要求作答。不超过150字。不透露所在区、学校及个人信息。（1）近年来，微信公众号成为信息传播的一种重要媒介。班级准备创建自己的公众号，但对是否需要创建，同学们意见不一。请说明你的观点和理由。要求：理由充分，条理清晰。（2）文学社社刊拟开设“花开纸上”读书专栏。请你从经典的文学作品中选一个与花卉有关的场景，从自己的感受出发，写一段短评。要求：写出作品名，符合作品内容；条理清晰，语言简洁。（3）请以“心跳得那么快”为开头，写一首小诗或一段抒情文字。题目自拟。要求：感情真挚，语言生动，有感染力。作文（50分）从下面两个题目中任选一题，按要求作答。不少于700字。将题目写在答题卡上。不透露所在区、学校及个人信息。（1）“续航”一词，原指连续航行，今天在使用中被赋予了新的含义，如为青春续航、科技为经济发展续航等。请以“续航”为题目，写一篇议论文。要求：论点明确，论据充实，论证合理；语言流畅，书写清晰。（2）舞台上，戏曲演员有登场亮相的瞬间。生活中也有许多亮相时刻：国旗下的讲话，研学成果的汇报，新产品的发布……每一次亮相，都受到众人关注；每一次亮相，也会有一段故事。请以“亮相”为题目，写一篇记叙文。要求：思想健康，内容充实、合理，有细节描写；语言流畅，书写清晰。6⃣上海卷一个人乐意去探索陌生世界，仅仅是因为好奇心吗？请写一篇文章，谈谈你对这个问题的认识和思考。要求：（1）自拟题目；（2）不少于800字。7⃣天津卷​阅读下面的材料，根据要求写作。（60分）​与有肝胆人共事​从无字句处读书​一代人有一代人的使命与挑战，一代人有一代人的责任和担当。一个世纪前，在津求学的青年周恩来撰写了这副对联，在交友处事与读书求知方面警勉自己。品读此联，你有怎样的联想和思考？请任选角度，结合自己的体验与感悟，写一篇文章。​要求：①自拟标题；②文体不限（诗歌除外），文体特征明显；③不少于800字；④不得抄袭，不得套作。

Nature：DeepMind大模型突破60年数学难题 解法超出人类已有认知

Nature：DeepMind大模型突破60年数学难题解法超出人类已有认知这项技术名为FunSearch，其中的Fun是函数（Function）一词的简写。利用大模型解决长期存在的科学难题，产生以前不存在的可验证且有价值*的新信息。在Nature论文配套的新闻解读中，DeepMind负责人称“我们使用大模型的方式是当做创造力引擎”。这是第一次有人证明基于大模型的系统可以超越数学家和计算机科学家的认知。它不仅新颖，而且比当今存在的任何其他东西都更有效。针对这项成果，有网友感慨：如果这是真的，那可是人类自火之后最重要的发现了。那么，FunSearch都解决了哪些问题呢？找到NP-hard问题更优解法DeepMind具体展示了两类问题，它们都属于NP-hard问题。在学界看来，没有而且可能永远也不会有一种算法能在所有情况下都在多项式时间内找到NP-hard问题的精确解。面对这样的问题，研究者通常会寻找近似解或适用于特定情况的有效算法。具体到FunSearch，它解决的第一类NP-hard问题是Capset问题，是上限集问题的一种，它的描述是这样的：在一个n维空间中的每个维度上都有等距的n个点（共n^n个，比如3维就是3*3*3），从中找出尽可能多的点构成一个集合，要求集合中任选3个点均不共线，这样的集合中最多有多少个点？如果看上去有些难以理解，不妨再了解一下Capset问题的前身——上世纪70年代遗传学家MarshaFalco发明的一套卡牌游戏。这套卡牌游戏中一共有81张牌，每张牌中都有1至3个颜色图案，同一张牌中的图案颜色、形状和阴影完都全相同。这套牌一共有3种颜色、3种形状和3种阴影，加上图案数量的不同，一共有3*3*3*3=81张，玩家需要翻开一些纸牌，找到3张牌的特殊组合。如果把这种“特殊组合”的具体方式用离散几何形式进行表达，就得到了Capset问题。Capset问题同样诞生于70年代，由牛津大学数学家RonGraham提出，而第一个重要结果直到90年代才出现。2007年，陶哲轩在一篇博客文章中提到，这是他最喜欢的开放式数学问题。在FunSearch出现之前，Capset问题最重大的突破是美国数学家JordanEllenberg和荷兰数学家DionGijswijt于2016年提出的。通过多项式方法，Ellenberg和Gijswijt将n>6时（n≤6时可精确找到最大集合）此类问题解的上确界缩小到了2.756^n。同样在n>6时，下确界的较新数字则是2.218^n，由布里斯托大学博士生FredTyrrell在2022年提出。但这个下确界仅仅存在于理论上——当n=8时，人类能构建出的最大集合中只有496个点，而按照Tyrrell的结论，点的数量应不少于585.7个。FunSearch则将集合规模扩大到了512个点——虽然和理论值依旧存在差距，但仍被视为20年来在此问题上最重大的突破。同时，Capset集合大小的下确界也被FunSearch提高到了2.2202^n。第二类是在线装箱问题：假设有一组容量为C的标准集装箱和n个物品序列（物品大小不超过C），这些物品按一定顺序到达。“在线”是指操作者无法事先看到所有的物品，但必须在物品到达时立刻决定将物品装入哪个集装箱。最终的目标，是使所用集装箱数量尽可能小。在线装箱问题引起广泛研究是从上世纪70年代开始的，最早更是可以追溯到1831年高斯所研究的布局问题。经过近200年的研究，仍然没有成熟的理论和有效的数值计算方法。传统上常用的贪心算法包括FirstFit和BestFit两种：FirstFit是指将每个物品放入第一个能容纳它的箱子中。BestFit则是将每个物品放入能容纳它的且箱子中剩余空间最小的箱子。而FunSearch则提出了新的算法，该算法在OR和Weibull两个测试数据集中，所用集装箱的数量均大幅下降。特别是在当测试集物品数目达到10万时，FunSearch找到的方案，消耗集装箱数量只比理论下界多出了0.03%。（下表中的数据表示与理论下界的差异，数字越小表现越好）那么，FunSearch是如何实现的呢？搜索“程序”而不是“答案”整体上看，FunSearch的工作流程是一个迭代过程，核心是搜索能解决问题的程序，而不是问题答案本身。搜索，正是DeepMind自AlphaGo以来一直坚持探索的路线。联合创始人ShaneLegg曾在一次访谈中作出解释：AlphaGo击败李世石的关键“第37步”从何而来？不是来自人类对弈数据，而是来自对概率空间的搜索。当前大模型只是模仿、混合不同的训练数据，要想产生真正的创造力并超越目前的架构，就需要结合搜索。回到最新成果FunSearch，系统当中有一个程序库，每次迭代时，系统会从其中搜索初始程序并输入大模型（实验用PaLM2，其他只要支持代码也兼容）。大模型在此基础上构建生成新的程序，并交给自动评估系统，得分最高的程序会被加入程序库，从而实现自我循环。其中，评估系统会根据用户的问题生成测试用例，然后判断候选程序的输出是否正确。根据复杂程度不同，判断正误的方法既包括直接检查输出值，也包括对相关函数进行调用。同时评估系统还设置有容错逻辑，避免超时等问题影响整体流程。最终，系统会根据备选程序在这些测试用例上的行为给出整体评分，为结果生成和后续程序库更新提供依据。论文合著者威斯康星大学麦迪逊分校的JordanEllenberg认为，FunSearch的一个重要特点是，人们可以看到AI产生的成功解决方案并从中学习，与之前AI的黑箱模式完全不同。对我来说最令人兴奋的是建立人机协作的新模式，我不希望用它们来替代人类数学家，而是作为力量倍增器。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1404741.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1404741.htm