ZD至顶网CIO与应用频道 11月10日 北京消息:一直以来,报税都是企业不得不做却又非常耗费精力的一件事。传统报税的流程很繁琐,因为一般的财务软件和报税系统是独立分开运行的。传统财务软件仅能生成数据报表,但是这些报表还要通过手动输入的形式,逐字输入到报税系统中。
通常,会计人员在报税时要面对两台电脑,一台电脑是财务软件,一台电脑是报税系统,把一台电脑里的数据输入到另外一台电脑,其实就是手动完成“数据的转移以及数据核对的过程”。这种方式不仅工作量大,且极易出错。
而利用畅捷通工作圈平台的财务应用,可实现“一键报税”,只需轻松点击按钮,三大财务报表即可自动生成并上传到报税系统,不仅快速,还能保证数据传输的准确无误。可以说,这个新功能真正让财务软件与报税系统实现了无缝连接!
“一键报税”对企业有何价值?
首先,作为一款基于“工作圈”平台的财务应用,“一键报税”创造了行业第一,即第一个在标准SaaS产品中打通了财务系统与报税系统,而且是真正意义上的一键报税;其次,它可以大大提高会计人员的工作效率,为企业节约人力成本(在纳税申报期,它可以减少会计至少80%的工作量,“节省80%的工作量”仅为保守估算,对于不需要填写其他申报项目的行业而言,可以节省99.99%的工作量,只剩下0.01%点击按钮工作);第三,“一键报税”可支持三大财务报表(资产负债表,利润表,现金流量表)的自动生成和上报,避免了原来由人工填写可能出现的错误,这样可以为企业最大程度的规避由于报税错误产生的纳税风险,从而为企业的税务申报保驾护航;最后,该功能使得这款财务应用与行业内其他产品相比,在价格基本相当的情况下,又多了一项重要的增值服务,让企业的选择可以“物超所值”!
“一键报税”是如何实现的?
目前工作圈平台的财务应用已和多家报税服务商深度合作并打通其系统,在用户授权确认后,可将所选账套内的报表数据一键上传到报税系统,区别于行业内其他应用,是真正意义上的“一键报税”。未来还将和更多报税服务商合作,不断完善一键报税智能系统,增加一般纳税人增值税申报等更多功能。
作为一款纯粹互联网化的财务应用,工作圈平台的财务应用一经推出便实现了PC端、移动端、微信端多端数据同步,从产品应用上看,除了专业的记账等财务功能外,也强调了互联网化应用的“共享”特性:可每天为老板自动推送报表明细,更可将复杂的费用趋势表、费用统计表、费用明细统计表等管理报表自动生成图形报表,从而快速准确、直观易懂的让老板看懂专业的财务数据,助力老板对企业经营做出及时的分析和决策。
此外,该财务应用还可以通过与工作圈平台上的进销存应用、客户关系管理应用等业务系统打通,实现企业经营数据的全面掌控,从而为管理者提供更准确、更智能的管理工具。不仅如此,该财务应用与“会计家园”等社区平台应用打通,实现了与专家、会计同行的时时在线交流,在完成财务工作的同时不断提升自己的业务技巧和水平,解决工作难题,了解新政变化,让财务人员工作更加轻松高效,更好地诠释了共享经济的价值。
好文章,需要你的鼓励
这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。