百餘名青少年齊聚牡丹江比賽國際式摔跤
2026-03-17 22:35 3,794次浏览2024年4月29日起，為配合推動新一輪大規模設備更新和消費品以舊換新行動，進一步提升資源回收企業向自然人收購報廢產品時取得發票的便利性，稅務部門明確在資源回收行業實施「反向開票」政策。 國家稅務總局最新統計數據顯示，截至今年6月底，全國有1.33萬戶資源回收企業向167萬名自然人「反向開票」，開票金額5152億元，開票份數511萬份。 一年多來，「反向開票」政策有力助力「兩新」政策落地，規範行業秩序，促進循環經濟發展。 多位資源回收企業的財務負責人告訴記者，隨著「反向開票」政策的落地，長期困擾資源回收行業的「源頭票缺失」難題得到有效解決，切實推動資源回收企業「收舊」無阻、「換新」暢通。 中國有色金屬工業協會黨委常委、副會長王健表示，「反向開票」政策的推廣，有效解決了資源回收企業長期以來缺少「第一張票」，既無法抵扣增值稅進項稅額，也難以獲取企業所得稅稅前扣除憑據這一行業「痛點」，有助於鼓勵更多企業和個人參與到廢舊物品的回收中來，有力支持「兩新」政策落地。 這一過程中，資源回收行業合規意識逐漸增強。 「政策推行初期，我們發現前往回收企業出售廢品的自然人，對開票環節普遍存在顧慮，例如擔心手續繁瑣、顧慮個人信息安全等。」國家稅務總局寧波市稅務局貨物和勞務稅處副處長金旭東介紹，針對這一情況，稅務部門持續加大政策宣傳力度，對自然人售賣者比較集中的大型資源回收企業和中小型資源回收門店進行上門輔導，向企業和自然人售賣者詳細講解政策適用條件和便捷的申報流程，情況得到了顯著改善。 循環經濟也在政策助力下「轉起來」。 在寧波高新區建築裝修大件垃圾處置中心，寧波供銷再生資源科技有限公司分揀車間內，堆積如山的建築裝修廢料經過回收處理，蛻變為可再利用的磚塊與骨料。 「處置中心去年5月正式投產，到目前為止已經累計生產了4500多萬塊環保磚，處理了高新區這一帶固廢垃圾約10.5萬噸，減碳約1.2萬噸。」該公司財務負責人何俊濤表示，這一成績的取得離不開「反向開票」政策的推動。 記者了解到，傳統模式下，寧波供銷再生資源科技有限公司面臨向上遊散戶「取票難」的痛點，開票難題直接導致企業進項稅抵扣不足、成本攀升。而「反向開票」政策的實施，允許企業作為開票主體向上遊散戶開具收購發票，「散戶交投—企業回收—加工再生—市場銷售」鏈條暢通。 值得注意的是，推動廢舊物資回收的同時，「反向開票」政策的實施對廢舊物資的資源化利用和無害化處理也起到了支持作用。 如今，在政策引領和市場推動下，我國回收體系日益健全，推動廢物回收、拆解、再利用產業鏈條「轉起來」。數據顯示，僅今年前4個月，國內報廢汽車回收量就達276.7萬輛，同比激增65%；規範拆解的廢舊家電超過700萬臺，增長25%；廢棄電器電子產品回收量更以70%的同比增速領跑行業。 人民網記者 車柯蒙
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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