【深圳商报讯】（记者 陈发清）9月15日，深圳在全国首推离境😎退税“一单一包一码”便利化模式，覆盖全市1640家退税商店，😂以出境免拆封验核实现旅客购物退税无感离境，进一步增加境外旅客😁入境消费体验感、吸引力，打造全国离境退税标杆城市，高质量服务😅全方位扩大国内需求大局。 离境退税“一单一包一码”是指😆“一份退税申请单、一个密封包装袋和一条退税二维码”一一对应。😁主要包括商店前端封装打码和海关后端免拆封验核放行。在购物环节🙌，商店统一打包退税商品，以退税申请单条形码为主要标识信息。在🙄口岸出境环节，海关查验包装袋密封完整性，扫码读取信息，快速验😂放。 “一单一包一码”便利化模式，实现“商店—旅客—海😉关”全流程密封、数字化赋能管理模式，将便利化范围覆盖全市退税😁商店，大幅压缩海关验核时间和旅客等候时长。同时，购物退税后无😜感通关、耗时少的政策预期，也让旅客在市内拥有更充裕时间，投入😊餐饮、住宿等多样化消费，发挥离境退税对入境消费的乘数放大作用😉。 今年以来，深圳离境退税创新举措多点开花，各项指标增🙄长领跑全国。今年1月—8月，深圳离境退税商品销售额7.4亿元🥳，增长1.89倍。办理退税业务21416笔，增长6.95倍，😴其中大疆、华为等国货潮品业务笔数占比38.8%，全国第一。退💯税商店1640家，“即买即退”商圈12个，位居全国前列。以最😀快速度增设福田口岸、深圳湾口岸、罗湖口岸离境退税点，退税口岸🤗达6个，覆盖“海陆空”全类型。推出全国首个境外电子钱包离境退🤔税，提供更便捷、高效的退税体验。 据介绍，深圳市财政局😊将联合各部门，抓紧推动离境退税提质增效，以扩大入境消费的先行🤯先试创新实践，高质量服务国内国际双循环的新发展格局。持续提升😘服务水平，加大数智赋能，优化、拓展离境退税服务平台功能。进一🚀步增设离境退税陆路口岸，统筹考虑口岸升级改造、深港两地协同等🤗因素，优化口岸退税管理机制。加力扩围退税商店商圈，打造更多大👏规模退税特色商圈、街区，发挥离境退税集中示范和辐射带动效应。🙄加快在境外游客聚集地更大规模、更多种类增设退税商店，满足境外😉旅客就近、一站式消费需求。优化退税商品结构，鼓励更多深圳本土🤩产品纳入退税商店，推动“新国潮、老字号”走向世界。 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