美網首個比賽日 4位中國金花遺憾出局
2025-11-07 19:47 5,147次浏览8月13日電 據財政部網站消息，財政部、國家稅務總局近日發布《關於明確快遞服務等增值稅政策的公告》，其中提到，快遞企業提供快遞服務取得的收入，按照「收派服務」繳納增值稅。全文如下。 關於明確快遞服務等增值稅政策的公告 財政部 稅務總局公告2025年第5號 現將快遞服務等增值稅政策公告如下： 一、快遞企業提供快遞服務取得的收入，按照「收派服務」繳納增值稅。 本公告所稱快遞企業，是指在境內從事快遞業務經營並依法取得快遞業務經營許可的企業，上述企業向郵政管理部門備案的分支機構，以及上述企業或者上述分支機構向郵政管理部門備案的快遞末端網點。快遞末端網點，是指提供快遞末端服務的經營網點。 本公告所稱快遞服務，是指在承諾的時限內完成快件的收寄、分揀、運輸、投遞服務的業務活動，不包括快遞企業僅提供運輸服務的業務活動。快遞末端服務是指上述收寄、投遞服務。快件，是指快遞企業遞送的信件、包裹、印刷品等物品。收寄服務，是指快遞企業接受寄件人委託，完成快件下單、驗視、包裝、封裝等服務的業務活動。分揀服務，是指快遞企業對快件進行歸類、封發的業務活動。投遞服務，是指快遞企業將快件按約定方式投交到約定的地址或收件人的業務活動。 二、具有網絡平臺道路貨物運輸(以下簡稱網絡貨運)經營資質的納稅人，從事網絡貨運經營，自行採購並交付給實際承運人使用的成品油、天然氣、電力、氫能、二甲醚、甲醇以及其他各類車輛燃料(能源)和支付的道路、橋、閘通行費，同時符合下列條件的，其進項稅額準予從銷項稅額中抵扣： (一)成品油、天然氣、電力、氫能、二甲醚、甲醇以及其他各類車輛燃料(能源)和支付的道路、橋、閘通行費，應用於從事網絡貨運經營納稅人委託實際承運人完成的運輸服務。 (二)取得的增值稅扣稅憑證符合現行規定。 本公告所稱網絡貨運經營，是指納稅人依託網際網路平臺整合配置運輸資源，以承運人身份與託運人籤訂運輸合同，委託實際承運人完成道路貨物運輸，承擔承運人責任的道路貨物運輸經營活動，不包括為託運人和實際承運人提供信息中介和交易撮合等服務的行為。實際承運人，是指接受網絡貨運經營者委託，實際從事道路貨物運輸的經營者。 三、本公告自發布之日起施行，此前已發生未處理的事項，按照本公告規定執行，已處理的事項不再調整。 特此公告。 財政部 稅務總局 2025年8月11日
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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