«الزكاة» تدعو المنشآت الخاضعة لضريبة الاستقطاع إلى تقديم نماذج أبريل الماضي
تاريخ النشر: 5th, May 2025 GMT
دعت هيئة الزكاة والضريبة والجمارك المنشآت الخاضعة لضريبة الاستقطاع في المملكة إلى تقديم نماذج استقطاع الضريبة عن شهر أبريل 2025م، وذلك في موعدٍ أقصاه 11 مايو الجاري.
وحثّت الهيئة المنشآت على المسارعة بتقديم نماذج استقطاع الضريبة من خلال موقعها الإلكتروني https://zatca.gov.sa، وذلك تجنبًا لغرامة التأخر عن السداد في المدة المحددة، بواقع 1% من الضريبة غير المسددة عن كل ثلاثين يوم تأخير من تاريخ الاستحقاق.
ودعت "الزكاة والضريبة والجمارك" المكلفين من قطاع الأعمال الراغبين في الحصول على مزيد من المعلومات بشأن ضريبة الاستقطاع، إلى التواصل معها عبر الرقم الموحد لمركز الاتصال (19993) الذي يعمل على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع، أو حساب "اسأل الزكاة والضريبة والجمارك" على منصة (إكس) (@Zatca_Care) أو البريد الإلكتروني: info@zatca.gov.sa أو من خلال المحادثات الفورية عبر الموقع الإلكتروني للهيئة.
وتُفرض ضريبة الاستقطاع على المبالغ المدفوعة من مصدر في المملكة للجهات غير المقيمة التي ليس لديها منشأة دائمة في المملكة، وذلك وفقًا للأسعار المحددة في المادة الثامنة والستون من نظام ضريبة الدخل والمادة الثالثة والستين من لائحته التنفيذية.
المصدر: صحيفة عاجل
كلمات دلالية: أخبار السعودية آخر أخبار السعودية
إقرأ أيضاً:
ديب مايند تكشف عن AlphaEvolve.. نظام ذكاء اصطناعي لحل المسائل العلمية والرياضية
أعلنت شركة ديب مايند DeepMind، ذراع البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة جوجل، عن تطوير نظام جديد يدعى AlphaEvolve يهدف إلى التعامل مع مشكلات يمكن تقييم حلولها بشكل آلي، أي تلك التي تمتلك إجابات قابلة للقياس والاختبار رياضيا أو برمجيا.
وفقا لتصريحات الشركة، أظهر AlphaEvolve قدرة على تحسين بعض البنى التحتية التي تستخدمها جوجل في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
وتعمل ديب مايند حاليا على تطوير واجهة استخدام للنظام، مع التخطيط لإطلاق برنامج وصول مبكر لفئة مختارة من الباحثين الأكاديميين قبل طرحه بشكل أوسع.
آلية تقليل الهلوسةتعاني معظم نماذج الذكاء الاصطناعي من ظاهرة "الهلوسة"، أي تقديم معلومات غير دقيقة بثقة عالية نتيجة طبيعتها الاحتمالية، وظهرت هذه المشكلة بشكل أكبر مع النماذج الأحدث مثل o3 من OpenAI.
يحاول AlphaEvolve معالجة هذه المشكلة من خلال نظام تقييم آلي للنتائج، حيث يقوم النموذج بتوليد مجموعة من الحلول المحتملة، ثم ينتقدها ذاتيا، ليختار أفضلها بناء على دقة الإجابة، وهو نهج يعزز مصداقية المخرجات.
ورغم أن فكرة استخدام نماذج متعددة لتوليد وتقييم الحلول ليست جديدة، إلا أن ديب مايند تؤكد أن AlphaEvolve يتميز باستخدامه لنماذج "Gemini" المتطورة، مما يمنحه تفوقا على الأنظمة السابقة.
كيف يعمل AlphaEvolve؟يعتمد AlphaEvolve على مدخلات يقدمها المستخدم، تتضمن المشكلة الأساسية وربما تعليمات أو معادلات أو مقتطفات من الشيفرة البرمجية أو مراجع ذات صلة، لكن لا بد أن يرفق المستخدم آلية محددة لتقييم الحلول تلقائيا، مثل معادلة رياضية، كي يتمكن النظام من اختبار فعالية نتائجه.
نظرا لطبيعة هذه الآلية، يمكن استخدام AlphaEvolve فقط في مجالات محددة مثل علوم الحاسوب وتحسين الأنظمة، حيث تكون المعايير قابلة للقياس بدقة.
كما أن النظام لا يقدم شرحا لفظيا، بل يكتفي بإنتاج خوارزميات لحل المشكلات، ما يجعله غير مناسب للقضايا النظرية أو الإنسانية.
لاختبار النظام، طرحت ديب مايند عليه نحو 50 مسألة رياضية متنوعة في مجالات مثل الهندسة والتوافقيات، ووفقا لها، نجح AlphaEvolve في استرجاع أفضل الحلول المعروفة بنسبة 75%، بل وابتكر حلولا محسّنة في 20% من الحالات.
أما على الصعيد العملي، فطبقت الشركة النظام على تحسين كفاءة مراكز بيانات جوجل وتسريع عمليات تدريب النماذج، وكانت النتيجة أن AlphaEvolve قدم خوارزمية تمكنت من استعادة 0.7% من موارد الحوسبة عالميا لصالح جوجل، كما ساهم في تقليل وقت تدريب نماذج "Gemini" بنسبة 1%.
ورغم أن AlphaEvolve لم يحقق اكتشافات ثورية، فإن ديب مايند ترى فيه أداة قوية لتسريع العمل وتخفيف الضغط عن الخبراء، حيث يساعدهم على التركيز على مهام أكثر تعقيدا أو إبداعا، بدلا من استهلاك الوقت في التحسينات المتكررة.
وفي إحدى التجارب، اقترح النظام تحسينا في تصميم شريحة TPU المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، وهو التحسين ذاته الذي سبق أن اكتشفته أدوات أخرى.
موقف بنزيما من مواجهة الشباب