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Amazon S3 Update – Strong Read-After-Write Consistency | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon S3 Update – Strong Read-After-Write Consistency When we launched S3 back in 2006, I discussed its virtually unlimited capacity (“…easily store any number of blocks…”), the fact that it was designed to provide 99.99% availability, and that it offered durable storage, with data transparently stored in multiple locations. Since that launch, our customers have used S3 in an amazin
Diving Deep on S3 ConsistencyApril 20, 2021 • 1938 words I recently posted about Amazon S3 and how it’s evolved over the last 15 years since we launched the service in 2006 as “storage for the internet.” We built S3 because we knew customers wanted to store backups, videos, and images for applications like e-commerce web sites. Our top design priorities at the time were security, elasticity, relia
Consistency Models: 1~4stepsで画像が生成できる、新しいスコアベース生成モデル はじめに こんにちは。 今回は、Yang Songさんをはじめとする拡散モデルの第一人者が新たに提唱する生成モデルである、Consistency Model（一貫性モデル） を説明します。 まだ実用レベルのpre-trained modelがリリースされているわけではなく、PoCの段階ですが、その成り立ちやデザインからして、のちに拡散モデルの正統進化版の1つとして広く受け入れられるものになる気がしています。 前置き Consistency Modelは拡散モデルと強すぎる結びつきがあり、拡散モデルをスコアベース生成モデル（Score-based Generative Model）として捉えることが議論の端緒となっていることから、話に追いつくまでには数多くの文脈があります。 特に、以下の
Golden paths for engineering execution consistency | Google Cloud Blog
Light the way ahead: Platform Engineering, Golden Paths, and the power of self-service Imagine that you're a Java developer who has just joined a new company, and you're tasked with creating a small Java service. In a DevOps model, the shared responsibility between Development and Operations teams might mean that you'll not only be expected to write Java code, but also operations code like build p
Consistency ModelsとはConsistency Modelsの論文の概要では次のように説明されています。 「拡散モデルは画像、音声、動画生成において大きな進歩を遂げていますが、反復的な生成プロセスに依存しているため、サンプリング速度が遅くリアルタイムアプリケーションの可能性が制限されています。この制約を克服するために、我々は高品質なサンプル生成を敵対的トレーニングなしで実現する新しい生成モデルのファミリー、Consistency Models を提案します。 これらのモデルは、計算量とサンプル品質のバランスをとりながら、高速な1ステップ生成を実現し、必要に応じて数ステップのサンプリングも可能にします。また、画像修復や着色、超解像などのゼロショットデータ編集も、それらのタスクに特別なトレーニングが不要な状態でサポートします。Consistency Models は、事前トレー
Why I rewrote my Rust keyboard firmware in Zig: consistency, mastery, and fun
Why I rewrote my Rust keyboard firmware in Zig: consistency, mastery, and fun ← Back to Kevin's homepagePublished: 2021 March 7I’ve spent the last year building keyboards, which has included writing firmware for a variety custom circuit boards. I initially wrote this firmware in Rust, but despite years of experience with that language I still struggled quite a bit. I eventually got my keyboards wo
Generate images in one second on your Mac using a latent consistency model
Generate images in one second on your Mac using a latent consistency model Posted October 25, 2023 by @fofr Latent consistency models (LCMs) are based on Stable Diffusion, but they can generate images much faster, needing only 4 to 8 steps for a good image (compared to 25 to 50 steps). By running an LCM on your M1 or M2 Mac you can generate 512x512 images at a rate of one per second. Simian Luo et
GitHub - radames/Real-Time-Latent-Consistency-Model: Demo showcasing ~real-time Latent Consistency Model pipeline with Diffusers and a MJPEG stream server
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GitHub - openai/consistency_models: Official repo for consistency models.
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LINE Design System : making LINE Product faster without losing consistency
Jungyoung Lee (Jake) LINE Plus Product Design 5 Lead Product Designer https://linedevday.linecorp.com/jp/2019/sessions/A2-2
メモリモデル入門（Sequential ConsistencyとTotal Store Orderを理解する）
L1: r1 = y;L2: r2 = x; 並列プログラムには非決定性があるので、結果はひとつには決まりません。いくつかパターンを考えてみると、 r1, r2 = (NEW, NEW), (0, NEW), (NEW, 0) の可能性があることがわかります: S1 < S2 < L1 < L2 → (NEW, NEW)S1 < L1 < S2 < L2 → (0, NEW)S2 < L2 < S1 < L1 → (NEW, 0) では r1, r2 = (0, 0) という結果はありうるでしょうか？ 少し考えてみるとこれはなさそうに思えます： r1 = 0を仮定するこのときL1 < S2である各コアのプログラムの順序よりS1 < L1, S2 < L2である2と3よりS1 < L1 < S2 < L2という順序が決定されるS1 < L2よりr2 = NEWである 以上の「素朴な推論」は正
For many years, database users did not have to simultaneously understand the concept of isolation levels and consistency levels. Either a database system provided a correctness/performance tradeoff using isolation levels, or it provided a correctness/performance tradeoff using consistency levels, but never both. This resulted in a blurring of these concepts to the point that many people --- even e
Amazon S3 delivers strong read-after-write consistency automatically for all applications, without changes to performance or availability, without sacrificing regional isolation for applications, and at no additional cost. With strong consistency, S3 simplifies the migration of on-premises analytics workloads by removing the need to make changes to applications, and reduces costs by removing the n
One interesting thing we found when researching my last article is that every framework's version of this React code logs different things when you click the button: What we ended up with in the log was: React 0 0 0 Vue 1 2 0 Svelte 1 0 0 Solid 1 2 2 I first posted this a year and a half ago but it's been haunting me ever since. I keep revisiting it. In my dreams, and my day job. When working on M
Semi-supervised learning (SSL) provides an effective means of leveraging unlabeled data to improve a model's performance. In this paper, we demonstrate the power of a simple combination of two common SSL methods: consistency regularization and pseudo-labeling. Our algorithm, FixMatch, first generates pseudo-labels using the model's predictions on weakly-augmented unlabeled images. For a given imag
Amazon S3 now delivers strong read-after-write consistency automatically for all applications
Amazon S3 now delivers strong read-after-write consistency automatically for all applications. Unlike other cloud providers, Amazon S3 delivers strong read-after-write consistency for any storage request, without changes to performance or availability, without sacrificing regional isolation for applications, and at no additional cost. Amazon S3 pioneered object storage in the cloud with high avail
Real-Time Latent Consistency Model (LCM)から掘り下げる最近の画像生成AIの高速化研究｜しらいはかせ(Hacker作家)
今週世間を賑わせている画像生成AIの話題で一番インパクトのある話題が 「Real-Time Latent Consistency Model」、通称「RT-LCM」だと思います。 "RT-LCM" Real-Time-Latent-Consistency-Model リアルタイムで潜在空間が一貫して動きます CUDAとPython、またはM1/M2/M3チップを搭載したMacでも動くようです HuggingFaceSpacesでのデモもありますhttps://t.co/T7AmuKNzTC pic.twitter.com/U0l2WX7u6p — AICU Inc. (@AICUai) November 1, 2023 このLCM関係の論文を調査していたらけっこう勉強になったので簡単に紹介しておきたいとおもいます。 この数日で、既にいろんなデモが出ているのですが、いちばん有名と思われるのが
Client Consistency at Slack: Beyond Libslack - Slack Engineering
Two years ago, I wrote a post about Libslack, Slack’s shared C++ client library. That post described how Slack used the Libslack library in its mobile applications to encapsulate shared business logic, and to handle syncing and caching of data. In the intervening time, we decided to move away from using a shared C++ library in our clients, but we haven’t discussed that decision publicly. We were s
【Real-Time Latent Consistency Model】リアルタイムで入力したプロンプトがすぐに画像になる高速画像生成AIを使ってみた | WEEL
ホーム大人気のオープンソースツール【Real-Time Latent Consistency Model】リアルタイムで入力したプロンプトがすぐに画像になる高速画像生成AIを使ってみた 【Real-Time Latent Consistency Model】リアルタイムで入力したプロンプトがすぐに画像になる高速画像生成AIを使ってみた 2023 11/06 Real-Time Latent Consistency Modelは、リアルタイムで画像生成をすることができ、ユーザーが入力したプロンプトが反映された画像を逐一出力します。 一文字変えるだけでも瞬時に別の画像を生成するので、理想の画像が作れると今世間を賑わせており、デモを紹介したポストには1700以上のいいねがついています。 実際にこんなことができちゃうんです！ 一瞬で画像が変化するのはすごいですよね！ 今回は、Real-Time L
Currently used metrics for assessing summarization algorithms do not account for whether summaries are factually consistent with source documents. We propose a weakly-supervised, model-based approach for verifying factual consistency and identifying conflicts between source documents and a generated summary. Training data is generated by applying a series of rule-based transformations to the sente
「このブログはほぼ毎日更新しているという体裁だが、実際はリアルタイムに更新できていない、ある意味毎日更新という結果整合性だけが伴っている。」という話なんだけど、結果整合性ってなんだっけ、というのまっさらな話からざっくり理解するためのメモ 言葉の意味 分散データベースの文脈で使われることが多く、データの更新の一貫性を即時担保するものではなく、更新後に一定時間経過していれば正しく更新データを取得できるという整合性の考え方 英語を直訳すると『最終的な一貫性』となり、和訳では『結果整合性』という訳が当てられ、2つの意味を統合すると直感的にわかりすい。 解説 言葉としては分散システムで使われる事が多い。分散システムでは同一のデータを複数のコンピュータやシステムに分散して配置し、データそのものも複製して配置する。単一のシステムであればDBも単一なので問題ないが、分散化することによりDBも複製して配置す
Plop: Consistency Made Simple
Plop is a little tool that saves you time and helps your team build new files with consistency.Plop generates code when you want, how you want, and can be changed whenever you want. Simple to LearnCreating good boilerplate shouldn't require a masters degree. Read over the one page getting started guide and you'll be well on your way. Easy to UseOnce plop is setup, anyone on the team can simply typ
Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion Dongjun Kim❋,♨1, Chieh-Hsin Lai❋,1, Wei-Hsiang Liao1, Naoki Murata1, Yuhta Takida1, Toshimitsu Uesaka1, Yutong He♨1,3, Yuki Mitsufuji1,2, Stefano Ermon4, 1Sony AI, 2Sony Group Corporation, 3Carnegie Mellon University, 4Stanford University ICLR 2024 ❋Equal Contribution (✉ Dongjun Kim; ✉ Chieh-Hsin Lai) ♨Internship
An explanation of the difference between Isolation levels vs. Consistency levels
(Editor's note: This post is cross-posted on Fauna's blog, where Daniel Abadi serves as an adviser. Fauna is is a serverless, cloud database system that is built using the Calvin scalable distributed data store technology from Daniel Abadi's research lab.) In several recent posts, we discussed two ways to trade off correctness for performance in database systems. In particular, I wrote two posts (
Latent Consistency Models: Synthesizing High-Resolution Images with Few-step Inference
" LCMs: The next generation of generative models after Latent Diffusion Models (LDMs). " We propose Latent Consistency Models (LCMs) to overcome the slow iterative sampling process of Latent Diffusion models (LDMs), enabling fast inference with minimal steps on any pre-trained LDMs (e.g Stable Diffusion). Viewing the guided reverse diffusion process as solving an augmented probability flow ODE (PF
今回は統計的因果推論の重要な仮定の１つであるConsistencyについてまとめます。 「因果推論」というと、交絡・選択バイアスといった問題の議論に終始することが多いです。それに対して、Consistencyの重要性は見過ごされがちです。 端的に言えば、「そもそも何の『効果』をみているのかが明確に定義されているか」という問題です。 Consistencyが成立しない場合、その他の問題にどんなに頑張って対処しても、そもそも意義のある因果推論ができないと言えます。 Consistencyとはそもそも何か？ 定義 Consistencyの２つの要素 (Sufficiently)Well-defined intervention Linkage with observed data 紛らわしい用語の整理 Consistency違反の例 例１：（雑な）RCT 例２：Composite index 例
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Diving Deep on S3 Consistency
Consistency Models: 1~4stepsで画像が生成できる、新しいスコアベース生成モデル
AI画像生成のスピードが大幅アップか、OpenAI が Consistency Models の実装をリリース
Demystifying Database Systems, Part 4: Isolation levels vs. Consistency levels
Amazon S3 | Strong Consistency | Amazon Web Services
The Cost of Consistency in UI Frameworks
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
Evaluating the Factual Consistency of Abstractive Text Summarization
ざっくり知る「結果整合性（Eventual Consistency）」 - コード日進月歩
Consistency Trajectory Models
Consistency：「●●の効果」が１つに決まらない？~見過ごされがちな因果推論の仮定~ - Unboundedly
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