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售后服务上门服务电话，智能分配单据：签证费48年没涨，一涨就是5倍，日本开始薅游客的羊毛了

　　48年来，日本首次大幅调涨签证费，离境税也同步翻三倍。

　　据日本共同社报道，日本将于7月1日起上调国际观光旅客税(俗称离境税)，同时将上调外国人签证费用。

　　日本进门加费、出门征税图什么？

　　日本此番政策调整，打出一套“进门+出门”双向加负组合拳。

　　进门端，单次旅游签证费由3000日元上涨至1.5万日元；多次往返签证费同步翻五倍。出门端，将从现行1000日元离境税提升至3000日元。

　　日本政府给出的解释是，旨在应对过度旅游、改善旅游基础设施，并缓解通胀与汇率波动压力。

　　然而，日本入境旅游近期已在降温。2026年前5个月，日本入境游客累计同比下降1.1%。

　　“筛走低收入游客的可能性更大。”中国人民大学公共管理学院教授许光建认为，观光立国政策指导下，日本旅游市场发展很成熟。从入境游客数据看，目前并不存在全域性的过度旅游压力。

　　而对于日本政府提及的缓解通胀与汇率波动压力，稍加推敲便知，此说法更站不住脚。

　　北京师范大学教授万喆表示，离境税和签证费均属于涉外税费，并不介入国内商品供需和货币流通，因此对平抑国内物价几乎没有作用，这种小规模收费调整更不足以对冲汇率波动。

　　离境税与签证费调整后，日本2026财年合计收入约增加2000亿日元，这相对于日本庞大的外汇储备(日本财政部数据，约1.3万亿美元)和全球日元交易规模，不过是杯水车薪。

　　日本的财政账，算清楚了吗？

　　“日本坚持调增相关税费，核心驱动力是缓解沉重的财政压力。”商务部国际贸易经济合作研究院学术委员会副主任张建平表示。

　　2026年4月，日本国家债务总额已达1363.9万亿日元，这一数字，比日本国内生产总值(GDP)的两倍还多。

　　与日本大额的政府债务相比，调整旅游税费预计带来的收入仍然是个小数字。但与外汇及通胀问题不同，它可能成为日本财政健全化中一块低成本、低阻力的补丁。

　　从成本角度看，政府只需修改收费标准，机场边检、签证系统、人员、流程都是现成的，无需额外行政费用。

　　而从阻力角度看，这一举措巧妙地规避了日本国内最敏感的民意地带。“向没有投票权的外国游客和少部分出境国民征税，是一种政治成本比较低的开源手段，能避免在国内直接加税引发政治风险。”张建平解释称。

　　不过，这两项调整是否真能使日本政府的收入增加，还存在很多不确定性。

　　万喆指出，调整税费后，预算敏感型的游客可能减少赴日本旅游计划，这反过来会冲击旅游业，甚至引起餐饮、住宿行业连锁反应，间接影响其他收入。

　　同是出境环节，中国是怎样做的？

　　同样是人员往来的出入环节，中国做法截然相反。中国现行税法体系中，对本国公民或外国旅客离境均没有设置离境税。

　　更关键的是，中国对境外旅客在离境时给予增值税退税优惠，且在近年来进一步将离境退税起退点下调、现金退税限额提升。

　　在第八届中国国际进口博览会举办期间，上海市税务局在展会现场首次设立离境退税“即买即退”集中退付点，在文创馆门口，工作人员协助外籍人员办理离境退税手续。记者 殷立勤 摄

　　数据也证实了这些政策效果。2025年，全国离境退税销售额同比增长近1倍，入境游客总花费同比增长39.2%。

　　两种政策取向，折射出两种不同的治理思路。

　　中国以退税让利降低准入门槛，在便利游客的同时，撬动大额入境消费增量，提升服务业开放水平。

　　“五一”假期，成都宽窄巷子景区迎来旅游高峰。图为外国游客选购特色产品。记者 安源 摄

　　日本在财政僵局下，选择向跨境人群收费补漏洞，不惜削弱观光立国政策的吸引力。

　　这两种思路形成鲜明对照，短期看，直接加税加费是最省时省力的方法；长期看，谁能把游客留得住、让游客愿花钱，促进当地服务业发展，谁才能真正实现旅游财政的正循环。(中新经纬微信公众号 文：张芷菡)

本月官方发布重大行业通报签证费48年没涨，一涨就是5倍，日本开始薅游客的羊毛了

　　48年来，日本首次大幅调涨签证费，离境税也同步翻三倍。

　　据日本共同社报道，日本将于7月1日起上调国际观光旅客税(俗称离境税)，同时将上调外国人签证费用。

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　　不过，这两项调整是否真能使日本政府的收入增加，还存在很多不确定性。

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11月28日消息，人工智能领域顶级会议NeurIPS2025公布了论文奖，阿里通义千问团队最新研究成果从全球2万多篇投稿论文中脱颖而出，被评为最佳论文，是唯一获得该奖项的中国团队。该论文首次在业内揭秘了注意力门控机制对大模型性能和训练的影响，业内人士普遍认为该研究是突破当下大模型训练瓶颈的重要一步，将有力推动AI大模型技术的发展。

阿里通义千问研究成果被评为NeurIPS2025最佳论文

NeurIPS是人工智能领域影响力最大的顶会之一，该会议诞生了Transformer、AlexNet等里程碑式研究成果。今年，谷歌、微软、OpenAI、阿里巴巴及麻省理工学院等全球顶尖科技公司和机构共有2万多篇论文投稿，仅有约25%的论文被接收，而最佳论文仅有4篇，入选概率不及万分之二，代表了目前全球人工智能领域最有价值和影响力的研究。

2017年，谷歌在NeurIPS发表的论文首次提出Transformer模型架构和‌自注意力机制，这一研究让AI像人类一样具备有选择性地关注关键信息的能力，是当下大模型研究的基础。尽管现在大模型在很多领域已经取得接近甚至超越人类的表现，但现有注意力机制仍存在诸多局限，例如当下大模型会因为过度关注特定信息而导致对其它重要信息的忽略或处理偏差，这些局限性极大地影响了模型性能和训练稳定性，为此业界开始探索对注意力进行优化的新方案。

门控机制被认为是模型的“智能阀门”，可以帮助模型过滤无效信息并提升模型性能。近年来，AlphaFold2、ForgettingTransformer等学术界和工业界模型开始尝试将门控和注意力机制结合。但业界尚未破解门控在注意力中发挥作用的内在原因，也缺少大规模实践的经验。

此次，通义千问研究团队通过在1.7B稠密模型（Dense）与15B混合专家模型（MoE）上进行了数十组实验，单组实验训练最多超过3.5万亿tokens，首次清晰揭秘了门控注意力背后的作用原理，并全面展示使用该方案的最佳方式。

实验结果显示，对各注意力头的输出进行门控，是提升模型性能最有效的方式。使用该方式，在引入额外1%参数的情况下，可实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升。研究还发现，该技术还能在更大规模的模型训练上实现更好的性能。

使用论文方法，在引入额外1%参数的情况下，可以实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升

目前，该研究成果已应用于Qwen3-Next模型，并显著提升模型的性能与鲁棒性，相关技术方案、实验模型及产品级模型均已开源。NeurIPS评审委员会指出：“这项工作将被广泛应用，并极大推动AI研究人员对大语言模型中注意力机制的理解。”

通义千问团队表示：“对门控注意力机制的深入理解，不仅为大语言模型架构设计提供了新思路，也为构建更稳定、更高效、更可控的大模型奠定了基础。”据悉，目前阿里千问已开源300多款模型，涵盖全模态、全尺寸，全球下载量突破7亿次，衍生模型超过18万个，位居全球第一。

责编：秦雅楠、王瑞景

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