今年10月1日起，按照国务院发布的《互联网平台企业涉税信息报😢送规定》有关要求，互联网平台企业将首次正式报送平台内经营者和❤️从业人员的身份信息、收入信息。 据了解，经过前期的宣传😂辅导、系统调试等工作，目前税务部门和各大平台围绕涉税信息首次🌟报送的相关准备工作已经基本完成，并提示以下注意事项。 🌟平台内经营者需依法办理市场主体登记 记者了解到，目前有👍的平台内经营者实际开展了互联网销售业务，但并未按规定办理市场🔥主体登记，也未依法进行纳税申报，既逃避市监、税务等部门管理，😴又滋生了产品质量差、消费者维权难等问题，扰乱了正常市场秩序。🤗 平台企业有提醒平台内经营者依法登记的义务，平台内经营👍者也有在其网店首页显著位置公示营业执照信息的义务。 《😍规定》的实施，相关部门可对同一经营者在同一平台或者全国范围不😁同平台的经营信息进行归集，督促平台内经营者依法履行市场主体登😍记以及“亮证经营”义务，促进平台及平台内经营者合规经营、依法💯纳税，更好维护消费者合法权益，促进平台经济健康发展。 👏平台内经营者和从业人员需如实办理纳税申报 税务部门提醒😊，平台内经营者和从业人员应当如实汇总在各平台及线下其他渠道取😴得的全部销售收入，按规定时限完成纳税申报，不得将本应归属于同🌟一纳税主体的收入，通过变更店铺经营主体、关联交易、更换提现账🥳号等方式，分散至多个纳税主体，通过违规分拆收入达到偷逃税款的🤯目的。若未如实按规定进行纳税申报，将承担相应的法律责任。 🙌 假平台、假业务等违法行为需加以遏制 近年来，个别不❤️法分子成立假平台、利用平台开展假业务，从事虚开发票、偷逃税等😅违法活动，骗取地方政府财政返还，进一步加剧“内卷式”竞争，不😀利于全国统一大市场建设。 据了解，有的平台与高收入者串⭐通，将高收入者“包装”成平台上的灵活就业人员，并将其线下取得😁的工资、奖金、利息、股息、红利、劳务报酬等大额收入通过平台进🎉行资金结算，在帮助高收入者转换收入性质、降低税负的同时，也协😉助资金支付方违规取得发票，进行增值税抵扣和所得税列支，扰乱了🙄经济税收秩序，影响了法治公平的竞争环境。 专家表示，《🥳规定》落地后，平台企业需常态化报送涉税信息，这样会促进平台内😆经营者和从业人员收入信息的显性化，从源头防范上述违法行为，将😍有助于促进线上线下税负公平，遏制违规招商引资行为。（央视新闻😎）返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多