《互联网平台企业涉税信息报送规定》实施在即
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据国家税务总局网站消息,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》(以下简称《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。《规定》的落地,对于广大从事外卖、快递等便民劳❤️务活动的“小哥”而言,具体有哪些影响?记者就此采访了相关财税💯专家和税务部门负责人。 ——外卖员、快递员等各类“小哥😎”无需报送收入信息,税负不会增加。吉林财经大学税务学院院长张💯巍介绍,《规定》明确互联网平台内从事配送、运输、家政等便民劳🎉务活动的从业人员,依法享受税收优惠或者不需要纳税的,无需报送⭐其收入信息。这就意味着,《规定》实施不会对各类“小哥”、家政😘人员的日常工作、收入和税负产生影响,各类“小哥”、家政人员也💯不会因此增加税收负担。 ——平台内从业人员将享受办税便😎利和减负带来的利好。《规定》实施后,为减轻平台内从业人员在个🥳人所得税预扣预缴环节的负担,国家税务总局还专门制发《规定》的😁配套公告——《关于互联网平台企业为平台内从业人员办理扣缴申报😡、代办申报若干事项的公告》(以下简称《公告》),对包括外卖员🤩、快递员等各类“小哥”在内的平台内从业人员取得的劳务报酬所得💯,采用累计预扣法来预扣预缴税款,即扣除20%的费用和每月50😴00元的减除费用后,再按3%-45%的七级累进预扣率来计算预😀扣预缴的税款。 该计税方式具体有哪些好处?中国政法大学❤️财税法研究中心主任施正文介绍,通常劳务报酬的预缴方法,是按次⭐用收入减除800元或20%的费用后,乘以20%-40%的三级😁累进预扣率计算预扣预缴税款,预扣税款会相对多一些。与之相比,😡平台从业人员新的累计预扣法不仅扣除金额高,而且适用预扣率低,⭐明显更为利好。按照《公告》规定的累计预扣法来计算,对实际月收😡入在6250元以下的平台上各类“小哥”无需预扣税款。即便月收🥳入高于6250元被暂时预扣了小额税款,在次年的年度汇算时,大🙄部分“小哥”还可以进一步申报享受3岁以下婴幼儿照护、子女教育🎉、赡养老人、住房租金等扣除项目,并依法申请退税。全年来看,年🙌收入12万元以下的“小哥”在扣除减除费用和法定的扣除项目后,🤯基本无需缴纳个税。 施正文同时介绍,累计预扣法并不是一😆个新的预扣预缴方法,目前该方法在工资薪金所得、保险营销员和证🤔券经纪人的劳务报酬所得等预扣预缴中被广泛使用,是一种已被证实😉的便捷高效且能较好体现量能负担的扣缴方法。这次将累计预扣法适😊用于平台上的“小哥”等从业人员,可以大幅减轻这部分人员预扣预😜缴税款的负担。 除个人所得税外,《公告》还细化了增值税😎及附加税费代办申报相关规定,从业人员自互联网平台企业取得的服🥳务收入可按规定享受增值税小规模纳税人月销售额10万元以下免征🙄增值税等税费优惠政策,不需再按次申报缴纳增值税,进一步减轻了🤯平台从业人员的税收负担。 ——依法查处个别平台借机向“⭐小哥”变相收费等违法违规行为。记者了解到,有一些“小哥”担心🚀平台在代扣代缴过程中变相多扣费用,或借此转嫁涉税义务增加其税🤗收负担。对此,国家税务总局征管和科技发展司负责人表示,根据《😍税收征管法》《个人所得税法》等相关法律法规的规定,互联网平台😀应当依法履行代扣代缴税款义务,引导平台内经营者和从业人员依法😀合规享受税收优惠和履行纳税义务,不得以任何形式将平台企业的涉😴税义务转嫁给平台内的从业人员,更不得以代扣代缴为借口向从业人❤️员额外收取费用。对于平台各类涉税违法违规行为,税务部门将依法😍查处,切实保护平台内从业人员合法权益,促进平台经济持续健康发🥳展。返回搜狐,查看更多
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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
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