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从 Hadoop 到 Kubernetes：Pinterest 在 AWS EKS 上的可扩展 Spark 架构

Pinterest将基于Hadoop的数据平台替换为Moka，这是在AWS EKS上运行Spark的Kubernetes原生系统。Moka实现容器化作业隔离，支持ARM实例，改进调度、简化部署，降低成本、提高效率。

InfoQ 对话来也科技 CEO 汪冠春、英科医疗 CTO 陈坤，从产品提供商和应用方角度，讲述 Agent 产品理念与应用策略。探讨定位、转型、挑战等，还提及成本、未来设想与出海经验。

OpenAI痛失思维链之父Jason Wei等核心员工，他们将加入Meta。此前Meta已多次从OpenAI挖人，扎克伯格全力推动Meta向AI转型，依靠自有资金布局，欲打造下一代科技霸权。

金融科技智能化转型中，LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架，能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’，还揭示LVLM加速复杂性，推动技术发展。

来自多机构的研究者揭示大模型强化学习中熵变化机制。发现策略熵在训练中急剧下降致性能停滞，提出 Clip - Cov 与 KL - Cov 两种正则化技术调控高协方差标记，遏制熵塌缩，在部分数据集上性能提升显著。

英伟达在Computex大会宣布新办公室落户中国台湾省台北市，还推出多款新品。如面向个人的DGX Station有800GB内存，能跑大模型；面向企业的RTX PRO Server可加速多种用例。此外，还发布新平台、宣布合作等。

人工智能来势汹汹，科技巨头们陷入「AI焦虑」。谷歌搜索危机、苹果AI滞后、马斯克的特斯拉销量滑坡，巨头们面临挑战，谁会成AI时代「诺基亚」尚不明朗，新兴模型也带来新变数。

在2026世界人工智能大会InfoQ直播间，滕昱和唐飞虎探讨AI Coding深层变化。他们认为AI放大资深工程师能力，冲击新人与大型软件组织，还就模型使用、判断力、企业部署等发表见解。

美国两校研究人员结合生物学与人工智能工程学，用‘神经储备池’技术控制生物混合软手臂，实现稳定追踪、自我感知和低能耗运行，还在多方面展现优势，目前研究处于仿真阶段。

上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义，建立分类框架梳理现有工作，还指出该领域面临的挑战，为大模型训练提供指南。