传统做账时代，每个月都要等着票据又被催着做账，面对厚厚一沓的发票，一张一张需要录入的凭证，那些大同小异的收支发票，你只能重复又重复……忙到天昏地暗。
2018年，人工智能的出现为传统做账带去了新的变革，每月一箱的凭证也能零压力完成。
智能财税能为传统做账带去什么?
1、能凭证生成 1 小时生成5000张凭证
智能票据扫描，凭证快速识别，不卡纸不费时，工具直接解放重复工作，云端数据保存更安全。
2、记账协同 1套系统实现多地办公
异地机构通过票据扫描上传，总部通过账无忧系统查看处理。数据实时共享，异地办公协同无压力。
3、账务处理 1个会计可以做300家账
人工智能时代已经到来，想要跟上时代的发展，就必须升级你的战斗力，运用智能财税账务处理，1个会计就能做300家帐，效率快速升级。
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最近有朋友问该如何由税后工资反推后如何算薪？2018年底，新个税法正式实施，起征点调整到5000，加上2019年1月1日起，六项专项附加扣除的纳入，都使员工到手收入得以增加。但对于员工来说，税前的收入会有比较大的一个部分用于缴纳五险一金的税款
3月15日，“智能财务引领数字化转型”高峰论坛吸引了来自北京、天津、山东、河北、河南等地的200多位企业高管挤爆活动现场，共同探索分享财务及企业数字化的转型之道。
现如今，人工智能技术在各领域被广泛应用，财税行业也开启了智能化发展新时代。面对新技术、新趋势带来的挑战和机遇，财税服务机构应如何突围，方能在变革新时代处于不败之地。
对于企业的财务和税务职能而言，站在变革的风口，如何把握时代机遇，主动实现技术和流程的更新迭代，将成为在未来财务和税务领域取得成功的关键。
“智能财税”两字成了行业在2018年不得不提的话题，随着人工智能、大数据与软件服务模式相融合，与其他行业一样，智能化成了财税发展新的风口。
AI的下一站，是物理世界。黄仁勋曾说，AI的下一个浪潮是物理AI。“AI教母”李飞飞发长文判断“空间智能是AI的下一个前沿”。站在AI最前线的人都相信，大模型不能只停留在屏幕里理解世界，得进入物理世界，动手改造世界。从街道上的车流，到车间的产线，哪里才是物理AI率先兑现商业价值的地方？工业。工厂环境
欧洲是滚筒洗衣机的发源地，也是全球市场的桥头堡。在当地，一台光能洗净的洗衣机不再是“加分项”，而仅仅是市场的“入场券”。面对家庭结构、市场环境的变化，如今在欧洲，什么洗衣机卖得好？据GfK中怡康数据显示，2026年1-8月欧洲市场，海尔洗衣机份额达15.8%，位居中企第一，销量销额均实现增长。在细分
做媒体这些年，采访是我最头疼的事情。采访本身要花时间，采访完还要去整理采访素材，更别说后面还要写稿——这里要花费的时间和精力，往往是采访工作的双倍，甚至更多。虽说现在市面上的录音软件、录音设备很普遍，但是实际用下来都不尽如人意。录音素材导出导入、录音转写、内容整理、提炼重点、内容创作等每一道环节都很
具身智能商业化落地的东风来了。先是海外OpenAI宣布入局具身智能行业，然后国内，商务部等9部门对外公布《关于加快推进科技兴商的意见》。其中明确提出，要“丰富智能手机、电脑、家居、穿戴设备、机器人等智能商品供给”。言下之意，接下来“机器人”与手机、电脑并列，归类为面向消费市场的商品。市场端很快就有了
100天不长不短，阶跃星辰董事长印奇许下的百日之约，终于兑现了。简单回顾下，3个月前，阶跃一口气发布了大模型原生AI终端品牌STEPX首个智能体原生操作系统StepAOS、个人智能体阶跃Amoo、亮相了自主研发的首台智能体手机。10月13日，STEPXNeo终于拖家带口正式发布。用很多人的话来形容，
过去两年，全球AI基础设施市场形成了一条被美股财报反复强化的隐含假设：做NeoCloud、做智算新云，就要先接受“收入高增、净利润深亏”。CoreWeave2026年二季度收入25.75亿美元、同比翻倍，但GAAP净亏损仍达6.26亿美元；Nebius同期收入5.82亿美元、同比增454%，调整后E
2026年，港股AI公司明显多了起来。港交所披露，2025年12月初至2026年5月底，AI价值链企业IPO募资达到979亿港元，约占同期港股新股募资总额的55%。从大模型、算力芯片，到企业软件、医疗科技，越来越多AI公司开始进入港股视野。一个市场要获得重新定价，首先需要新的优质资产。过去市场谈港股
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2026年3月24日，PyPI上悄然出现两个看起来再普通不过的新版本：litellm1.82.7和1.82.8。LiteLLM是全球使用最广的开源大模型网关之一，累计下载量超过4.8亿次。从创业公司到头部AI厂商，无数业务的大模型调用，都跑在这个框架上。这两个恶意版本在公网上只活了大约40分钟，就被
想转行AI，但不知道从哪开始学？Python、机器学习、深度学习、RAG、Agent……光看这些技术名词就已经头大了！其实普通人想系统学习AI，真的没必要东学一点、西学一点，把学习顺序理清楚，能少走很多弯路！第一步：先把基础打牢●Python基础语法、函数、类等●NumPy、Pandas等数据科学工
