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LinuxDo 最新话题 · 2026-06-08 20:22:42+08:00 · tech

需要个体工商户营业执照吗？或者自己去电子税务局APP申请吗？我看有人是写的技术服务费 3 个帖子 - 3 位参与者阅读完整话题

LinuxDo 最新话题 · 2026-06-04 15:36:05+08:00 · tech

我个人因为要参加一场比赛，目前也在测试目前最先进的国产大模型情况，需要运用到真实的实战和案例中的情况，我希望能知道大家对目前最先进的模型都有什么看法，运用出现的问题，这里讨论的是DeepSeek v4、通义千问qwen3.7、glm5.1、kimi2.6，目前最先进的国产大模型，截止2026年6月4日。这里面涉及到了问题解读，政策理解，根据政策要求进行数据计算，整理标准格式的报告等。附ai整理的比赛详情和问题，希望各路大佬能说说这些国产模型如何发挥出自己的最大性能。包括不限于提示词、思考模式等。这里涉及主要是文本大模型，并非多模态。 2 个帖子 - 2 位参与者阅读完整话题

求助各路大佬：税务师行业 AI 竞赛，官方限定豆包 / 千问 / DeepSeek，怎么把国产大模型用到极致？

LinuxDo 最新话题 · 2026-06-04 14:29:05+08:00 · tech

大家好，我这边准备参加 2026 年全国税务师行业 “AI 赋能涉税专业服务技能竞赛”。这个比赛比较特殊，不是普通聊天，也不是单纯写提示词，而是在 90 分钟内用 AI 完成涉税案例解析，流程大概是：提示词设计 → AI 初稿 → 人工纠错 → 最终正式税务报告初赛、复赛线上进行，每个事务所最多 6 个终端参赛。每个终端最多选 3 道案例题，题型分为：基础题：企业所得税汇算、研发费用加计扣除、发票管理、基础优惠申请等。中级题：土地增值税清算、高新认定、跨境简单涉税、税务风险评估、数据分析等。高级题：并购重组、转让定价、税务争议、集团税务合规、国际税收、海外架构等。分值权重是：基础 20%，中级 30%，高级 50%。关键限制：初赛、复赛官方限定使用三个通用 AI 工具：豆包通义千问 DeepSeek 决赛还会考 AI 智能体、API、RPA、OCR 等辅助工具融合应用。我现在想请教各位大佬：这三个国产大模型到底应该怎么分工，才能在税务专业场景里最稳？我目前初步设想是：一、模型分工假设 1. 拆题模型任务：从题干里提取主体、税种、期间、金额、资料、问题、业务链条、明显矛盾。希望模型能力：中文长文本理解强；表格化输出稳定；不乱编事实；能把复杂题干拆成事实矩阵。想请教：豆包、千问、DeepSeek 里，哪个更适合做"题干结构化拆解"？ 2. 红队反证模型任务：专门找 AI 初稿里的错误，包括：政策适用错误；税种混淆；生效时间、废止时间、新旧政策衔接；含税 / 不含税错误；计算公式错误；优惠条件遗漏；程序法、证据链、资料缺口；高级题里的主路径 / 备选路径 / 风险路径。希望模型能力：推理强；会质疑；不顺着初稿胡说；能指出"证据不足，不能下结论"。想请教：DeepSeek 是否最适合红队？千问或豆包有没有更稳的审查模式？ 3. 正式报告成稿模型任务：把人工确认后的事实、政策、计算和风险点，写成正式涉税专业服务报告。希望模型能力：中文公文 / 专业报告表达稳；结构清晰；语气审慎；不乱加政策和事实；能写"资料不足"“保留意见”“风险提示”。想请教：豆包、千问、DeepSeek 里，哪个生成正式税务报告最像专业执业文本？ 4. 质检模型任务：提交前检查报告是否齐全：是否有提示词设计；是否有 AI 初稿；是否有人工纠错；是否有最终报告；是否有政策依据；是否有计算过程；是否有风险提示；是否存在资料不足但结论写死。想请教：哪个模型适合做最后 5 分钟的稳定质检？二、我想实测的模型能力希望各位大佬帮忙提供经验，尤其是下面这些：豆包、千问、DeepSeek 在中文税务、法律、政策类任务中各自强项是什么？哪个模型最容易幻觉政策文号、条款、金额？哪个模型最适合长题干和多附件分析？哪个模型最适合表格、计算、公式复核？哪个模型最适合"找错"和反证？哪个模型写正式中文报告最稳？ Web 版和 API 版能力差异大吗？有没有适合税务 / 审计 / 法律场景的提示词套路？如果要做内部知识库，豆包、千问、DeepSeek 哪套生态更适合快速落地？决赛如果要展示 OCR + RPA + API + 知识库 + 智能体，哪家工具链更容易做出效果？三、我的比赛打法设想 90 分钟内不打算让一个模型从头包到尾，而是多模型流水线： 0-10 分钟：人工先读题，标出主体、税种、期间、金额、异常点。 10-20 分钟：模型 A 拆题，输出事实矩阵和初步路径。 20-45 分钟：模型 B 红队审查，专门找政策、计算、逻辑、证据问题。 45-65 分钟：人工税务人员拍板，决定采纳、删除、保留、补资料。 65-75 分钟：模型 C 写正式报告。 75-85 分钟：整理人工纠错记录。 85-90 分钟：最后质检，不再大改。我现在最想找到每个模型最适合的位置，而不是盲目迷信某一个模型。四、希望大佬们给建议如果你用过豆包、千问、DeepSeek 做过以下任务，求分享经验：税务 / 法律 / 审计 / 财务分析；政策检索和适用判断；长文档阅读；表格和计算复核；报告写作； OCR / RPA / API / 智能体；多模型协作工作流；国内模型私有化或知识库搭建。也欢迎直接推荐： “豆包适合干什么” “千问适合干什么” “DeepSeek 适合干什么” “哪个环节千万别用哪个模型” “怎么设计测试题 benchmark” “怎么防止政策幻觉” “怎么做最终人工审核清单” 我的目标不是炫技，而是把国产大模型在真实涉税专业服务场景里用稳、用深、用出可复制的方法。感谢各位大佬。 1 个帖子 - 1 位参与者阅读完整话题

全国首家网上离境退税商店在北京落地，加快推动“即买即退”全国互认

IT之家 · 2026-06-02 09:28:05+08:00 · tech

IT之家 6 月 2 日消息，北京市税务局今日宣布，全国首家网上离境退税商店正式在北京落地，北京首批酒店行业离境退税集中退付点也同步启用。境外游客在网上购物后，可直接在酒店办理退税，离境退税服务范围进一步扩大。据央视新闻报道，来自印尼的游客安琪拉通过网上购物平台，购买了一款带有“离境退税”标识的商品，由快递直接送达酒店。依托酒店新设立的离境退税集中退付点，她一站式完成了网购商品的退税，退税款实时到账。 IT之家从公告获悉，全国首家网上离境退税商店由北京市税务、商务等部门联合网络购物平台联合开发，境外旅客下单时在线录入证件号码、入境日期等相关信息后，系统自动为其生成电子退税申请单。目前，网上离境退税商店已上线手机通信、数码、电脑办公、生活电器等 6 大类近 300 小类退税商品，充分满足境外旅客多元化购物需求。国家税务总局北京市税务局第二税务分局局长刘丽表示：全国首家网上离境退税商店落地，将消费退税场景从线下实体商店拓展到线上购物平台，让政策红利转化为境外旅客可感可及的退税便利。同时，我们也在加快推动“即买即退”全国互认，让境外旅客真正实现“异地离境、全国退税”。

[职场话题] 社保要按去年税务局记录的年平均工资为基数缴纳？

v2ex · 2026-05-19 16:56:01+08:00 · tech

为啥 v 站没看到有人提这回事？果真吗？

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