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本公开提供一种报告生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及云服务、云数据等人工智能技术领域。报告生成方法包括：接收报告生成请求，确定与所述报告生成请求对应的目标报告模板；根据所述目标报告模板中报告章节的章节定义，向结构化日志存储库发起分段聚合查询，根据每段聚合查询返回的统计结果及其对应的结构化日志条目标识集合，生成报告草稿；根据所述报告草稿中的统计结果及其对应的结构化日志条目标识集合，构建包括正向索引与反向索引的双向索引表；根据所述双向索引表与所述报告草稿，生成对应所述报告生成请求的最终报告。本公开能够提升最终报告中统计结果的可追溯性，还能够提升统计结果的获取效率与最终报告的生成效率。

本公开提供了一种信息匹配方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及大数据、数据处理、实体消歧、人工智能等技术领域。具体实现方案为：获取待处理业务数据以及待处理业务数据的来源标识；从待处理业务数据中提取出待处理实体的至少一个初始属性信息；将至少一个初始属性信息与预设字典进行匹配操作，得到至少一个初始属性信息分别对应的属性集合；基于来源标识对应的匹配器序列中的多个匹配器，依序处理各匹配器分别对应的属性集合，以将待处理实体和候选实体集进行匹配操作。

本公开提供了蒸馏模型知识的方法、相关装置及计算机程序产品，涉及深度学习、蒸馏训练、训练样本优化等人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：基于学生模型的当前状态参数和学生模型处理样本输入生成的学生模型输出，生成针对学生模型输出的质量评价参数；响应于质量评价参数大于第一参数阈值，通过教师模型生成学生模型输出的输出评分；基于输出评分，对学生模型进行训练；响应于用于监督对学生模型训练过程的损失函数达到训练目标，结束训练，得到由学生模型训练得到的目标学生模型。由此，不仅能够降低对教师模型资源使用和模型能力的要求，使更多模型能够通过蒸馏方式完成压缩和轻量化，还能够提升模型知识蒸馏过程的效率与质量。

本公开提供了一种多场景任务的多模型推理方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能机器人、边缘计算、GPU推理调度、云边协同技术领域。具体实现方案为：响应于获取到待处理任务的任务信息，基于所述任务信息确定所述待处理任务所属的目标场景；控制所述目标场景对应的目标模型进程处于运行状态，除所述目标模型进程以外的所述模型进程处于就绪状态，以通过所述目标模型进程运行所述目标场景对应的目标推理模型，进行对所述待处理任务的推理。这种方式可以降低目标设备的GPU中的常驻资源的消耗，提升了目标设备中GPU的资源利用率。

本公开提供了一种模型更新方法、模型推理方法、系统、装置及相关产品，涉及机器学习领域和人工智能领域，具体涉及大模型强化学习领域、智能体后训练领域及分布式模型训练领域，该方法包括：获取推理轨迹数据，其中，推理轨迹数据包括模型推理框架输出的词元序列中的多个词元以及各词元的推理对数概率、训练掩码和推理权重版本；根据训练掩码，从多个词元中确定出参与训练的目标词元；根据训练模型的当前权重，确定目标词元的行为概率；基于目标词元的推理权重版本、推理对数概率和行为概率，更新训练模型的模型权重。应用该方法能够有效消除大模型在训练与推理间的概率与路由偏差，提升强化学习训练的稳定性和收敛效率。

本公开提供了多页图像的生成方法、装置、设备以及存储介质，计算机技术领域，尤其涉及大语言模型、生成式模型、图像生成等人工智能技术领域。具体实现方案为：响应于多页图像生成需求，按照多个网格批次生成所述多个网格批次的原始网格图像；对每个批次的原始网格图像切分得到多页图像分别进行评估，得到本次生成的多页图像的第一评估结果；在根据所述第一评估结果确定存在评估失败的单页图像的情况下，重新生成所述评估失败的单页图像所在的失败批次的原始网格图像；对重新生成的原始网格图像切分得到多页新图像分别进行评估，得到重新生成的多页新图像的第二评估结果；其中，所述第二评估结果用于更新所述失败批次中的图像。

本公开提供了一种云勒索防护方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能云、网络安全、大模型等技术领域。云勒索防护方法包括：获取目标对象配置的目标备份策略；所述目标备份策略包括：目标保护级别、目标触发规则和目标保留时长；响应于达到所述目标触发规则，对所述目标保护级别对应的云训练文件进行备份，以获得备份文件；对所述备份文件进行加密，以获得加密文件；将所述加密文件存储至对外隐藏的隔离区；响应于达到所述目标保留时长，在所述隔离区删除所述加密文件。本公开可以提高云勒索防护性能。

本公开公开了一种负载均衡实例的跨集群迁移方法、系统、设备及存储介质，涉及服务实例的处理以及跨集群的服务实例的迁移等技术领域。具体实现方案包括：分别生成配置待迁移的指定负载均衡实例的配置指示消息和迁移所述指定负载均衡实例至目标集群的迁移指示消息；基于所述目标集群的标识，向所述目标集群发送所述配置指示消息，以指示在所述目标集群中配置所述指定负载均衡实例；基于所述指定负载均衡实例的标识，向部署所述指定负载均衡实例的源集群发送所述迁移指示消息，以指示所述源集群迁移所述指定负载均衡实例已经建立连接的会话；将所述指定负载均衡实例的引流目的地址修改为所述目标集群的引流目的地址。

本公开提供了一种数据传输方法、装置及电子设备，涉及通信技术领域。其中，方法包括：对发送端与接收端之间的多个通信链路进行RTT测量，确定任一通信链路的调度权重；根据发送端待发送的第一数据，以及多个通信链路的调度权重，确定发送端的数据传输策略；其中，数据传输策略包括单链路传输和多链路传输。

本公开提供了一种集合通信方法、系统、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，具体涉及大模型、智能体、分布式计算与集群通信等技术领域，可应用于集合通信场景下。具体实现方案为：通过源计算单元生成集合通信任务，并将集合通信任务传输送至源网卡，集合通信任务包括待处理数据和待处理数据的多个处理对象的对象表征数据；通过源网卡，根据对象表征数据和路由映射关系确定多个处理对象各自所在的目的节点；通过源网卡，将待处理数据和处理对象的分发标识传输至处理对象所在的目的节点。本公开使节点间通信在具备多播能力的同时缩减了物理传输路径规模，节省了跨节点的网络带宽。

本公开提供了智能体工具调用方法、装置及电子设备，涉及人工智能、自然语言处理和智能体技术领域。具体实现方案为：接收智能体发送的工具调用请求，工具调用请求包括会话标识、待调用的工具标识；根据工具调用请求、全双工通信WebSocket通道及WebSocket通道的协同状态，向客户端下发携带请求标识符的工具执行指令，WebSocket通道为服务端和客户端之间的两条独立的全双工通信WebSocket通道，包括工具执行通道和文件同步通道；接收客户端发送的执行结果，执行结果携带请求标识符。本公开把工具调用信令和文件实体流拆开，可以避免大文件同步影响Agent工具调用响应，提高智能体工具调用的效率，减少智能体Agent获取执行结果延迟。