This is a guest article by Stanislav Kozlovski, an Apache Kafka Committer. If you would like to connect with Stanislav, you can do so on Twitter and LinkedIn.AWS S3 is a service every engineer is familiar with. It’s the service that popularized the notion of cold-storage to the world of cloud. In essence - a scalable multi-tenant storage service which provides interfaces to store and retrieve obje
累計2500万着電を支える大規模 電話自動応答サービスのアーキテクチャ / Architecture of a Large-Scale Automated Phone Response Service Supporting 25 Million Cumulative Calls
累計2500万着電を支える大規模 電話自動応答サービスのアーキテクチャ / Architecture of a Large-Scale Automated Phone Response Service Supporting 25 Million Cumulative Calls
GoogleのAI「Gemini」のトレーニング業務などを担うScale AIで未審査のフリーランサーによるあまりにも粗悪な仕事が横行していたことが判明
AIスタートアップのScale AIは、GoogleやMeta、OpenAI、xAIといった世界有数のテクノロジー企業を顧客に持ち、「AI時代のインフラ企業」として高く評価され、巨額の資金調達や戦略的パートナーシップを通じて急成長を遂げてきました。しかし2025年に入り、AI開発を支えるデータ提供企業として急成長してきたScale AIに、複数の深刻な問題が相次いで発覚し、同社の信用に大きな揺らぎが生じていると報じられています。 Exclusive: Scale AI's Spam, Security Woes Plagued the Company While Serving Google https://www.inc.com/sam-blum/exclusive-scale-ais-spam-security-woes-while-serving-google/91205895 Bu
イギリスのスタートアップ「Spectral Compute」社がCUDAのプログラムを全く変更することなくAMD製GPUで実行できるようにコンパイルするツールキット「SCALE」を開発したと発表しました。 SCALE GPGPU Programming Language https://scale-lang.com/ Announcing the SCALE BETA https://scale-lang.com/posts/2024-07-12-release-announcement Spectral ComputeのCEOであるマイケル・ソンダーガード氏は「一度コードを記述すればあらゆるハードウェアプラットフォームでビルド・実行できるべき」「CPUでは長年実現されてきたのに、なぜGPUでは実現できないのか？」とSCALEの開発に至った経緯を説明。 SCALEはNVIDIAのCUDAツ
Just make it scale: An Aurora DSQL storyMay 27, 2025 • 3404 words At re:Invent we announced Aurora DSQL, and since then I’ve had many conversations with builders about what this means for database engineering. What’s particularly interesting isn’t just the technology itself, but the journey that got us here. I’ve been wanting to dive deeper into this story, to share not just the what, but the how
これは簡単で便利！ CSSのclamp()関数を使ったレスポンシブ対応のフォントサイズの定義ができるツール -Type Scale Generator
フォントのサイズをレスポンシブ対応にするときに、最近よく使用されている実装方法はclamp()関数による流体タイポグラフィのテクニックです。CSSのclamp()関数を使用するとビューポートをベースにしてフォントサイズの最小値と最大値を定義してその間の値を流動的に設定することができます。 たとえば、小さいスクリーンでは最小値の16pxに、大きいスクリーンでは最大値の24pxに設定し、その間はスクリーンサイズに応じてフォントサイズが変化する、という感じに実装できます。また、メディアクエリが一切不要というのもいいですね。 CSSのclamp()関数を使用したレスポンシブ対応のフォントサイズを簡単に定義できるオンラインツールを紹介します。
BlogTechnicalSQLite-on-the-Server Is Misunderstood: Better At Hyper-Scale Than Micro-Scale We're Rivet, a new open-source, self-hostable serverless platform. We've been in the weeds with SQLite-on-the-server recently and – boy – do we have a lot of thoughts to share. Give us a star on GitHub, we'll be sharing a lot more about SQLite soon! There's been a lot of discussion recently about the pros an
By: Charles Covey-Brandt Airbnb recently completed our first large-scale, LLM-driven code migration, updating nearly 3.5K React component test files from Enzyme to use React Testing Library (RTL) instead. We’d originally estimated this would take 1.5 years of engineering time to do by hand, but — using a combination of frontier models and robust automation — we finished the entire migration in jus
GitHub - Tencent/Hunyuan3D-2: High-Resolution 3D Assets Generation with Large Scale Hunyuan3D Diffusion Models.
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Anker Eufy Smart Scale P2 Proが驚愕の31%OFF！ | 激安特価速報！お得なタイムセール&クーポン情報ブログ
記載されている販売価格は記事投稿時点のものです。 価格や在庫状況は変更される可能性がありますので、最新の価格や詳細は画像のリンク先にてご確認ください。 ⏩特価情報満載の人気ブログランキングへ 掲載情報はAIを援用して作成しており、不正確な部分が含まれる場合があります。正確な情報は、リンク先の情報をご確認ください。 健康志向が高まる現代において、自身の身体状態を把握することは非常に重要です。そこでおすすめしたいのが、Anker Eufy (ユーフィ) Smart Scale P2 Pro。この高性能なスマート体組成計が、今Amazonのタイムセールでなんと31%OFFの特価で購入できる絶好のチャンスです！ 健康管理を真剣に考え、より詳細なデータで自身の身体を理解したいと考えている方にとって、このスマートスケールはまさに最適な選択肢となるでしょう。 この機会に、あなたの健康管理をワンランクアッ
Research Genie 2: A large-scale foundation world model Published 4 December 2024 Authors Jack Parker-Holder, Philip Ball, Jake Bruce, Vibhavari Dasagi, Kristian Holsheimer, Christos Kaplanis, Alexandre Moufarek, Guy Scully, Jeremy Shar, Jimmy Shi, Stephen Spencer, Jessica Yung, Michael Dennis, Sultan Kenjeyev, Shangbang Long, Vlad Mnih, Harris Chan, Maxime Gazeau, Bonnie Li, Fabio Pardo, Luyu Wang
Shopify operates its e-commerce platform at massive scale, running thousands of services and processing billions of events per second. In a previous blog post, I shared how Shopify runs Platform Engineering to meet this scale. But what about observability? To tackle the challenges of observability at this scale, they built Observe — an in-house observability stack that makes use of open-source too
進化し続けるWSE（Wafer Scale Engine）、大規模AIモデルのトレーニング性能とは ――Cerebras社訪問2024【前編】 Cerebras Systems, Inc.はWSEというシリコンウェハーまるごと1枚を使った巨大なAIプロセッサを独自に開発し、それを使ったAIトレーニング向けのシステムCS-2を販売しているシリコンバレーのスタートアップです。 2024年の3月に最新バージョンのWSE-3が発表されたため、2024年5月、2年ぶりにCerebrasを訪問し、Senior Vice President, Product & StrategyであるAndy Hock氏に取材しました。 本稿ではWSE-3の設計方針や、それを使ったCS-3のクラスタシステムについて紹介します。 写真1 Cerebras Systems, Inc.オフィス Cerebrasシステムの
Mar 13th, 2025 Lev Kokotov Postgres scales. No other two words that I’ve ever heard of, produced more controversy. At least in the circles I hang out in, in the company basement where infrastructure elves make the Rails app go brrr. A lot of people believe, against all odds, and marketing campaigns by Big NoSQL, that technology you know is better than the devil you just heard pitched at the Engine
COSMO: A large-scale e-commerce common sense knowledge generation and serving system at Amazon
Applications of large-scale knowledge graphs in the e-commerce platforms can improve shopping experience for their customers. While existing e-commerce knowledge graphs (KGs) integrate a large volume of concepts or product attributes, they fail to discover user intentions, leaving the gap with how people think, behave, and interact with surrounding world. In this work, we present COSMO, a scalable
【特集】「学園アイドルマスター」伊藤舞音（倉本千奈役）インタビュー――千奈と共に踏み出した“声優”としての第一歩、駆け上がる「Wonder Scale」
【特集】「学園アイドルマスター」伊藤舞音（倉本千奈役）インタビュー――千奈と共に踏み出した“声優”としての第一歩、駆け上がる「Wonder Scale」 「アイドルマスター」シリーズの6年ぶりの新ブランドとなるアプリゲーム「学園アイドルマスター」（以下、「学マス」）が、５月のサービス開始以降、大ヒットを続けている。ヒットの要因は様々あるが、“アイドルへの挑戦状”をテーマに掲げた楽曲の数々もそのひとつ。近年の音楽シーンを彩る多才なコンポーザーたちが参加した、アイドル作品の枠を超えた楽曲たちは圧倒的なインパクトを残している。リスアニ！では、各アイドルの1stシングルリリースを記念して、楽曲や音楽面にフィーチャーしたキャストインタビューを実施。今回は、生粋のお嬢様だが実力は学園最下位の新入生・倉本千奈役の伊藤舞音に話を聞いた。 INTERVIEW & TEXT BY 千葉研一 「当たって砕けても
小学校に入学したばかりの頃の通学路。 ランドセルの横に突き刺した 30センチの竹の物差し。 いつも先っぽだけが上に突き出していた。 そんな思い出がある30センチの物差し。 ひさしぶりに眺めていて ふと思った。 「あれっ？こんなに短かかったっけ？」 大人の手になった今 広げた手のひらに物差しを乗せると その左右が少しはみ出す程度。 30センチの物差しが20センチくらいに見えるんだ。 昼休みに教室で チャンバラごっこしたあの竹の物差し。 こんなに短かかったっけ？ これって時間も同じかな。 物差しの長さと時間の長さ。 10代の頃に夢見た10年先の世界は はるか遠くの見えない未来だったけど 今この歳になって思い出す自分の10年昔は すぐそこにある物語 まるで去年の事のように感じるよ。 きっとこれからの10年も あっという間に過ぎていくんだろう。 眼に映る物差しって 時間の流れとともに 少しずつその
Hydro is a high-level distributed programming framework for Rust. Hydro can help you quickly write scalable distributed services that are correct by construction. Much like Rust helps with memory safety, Hydro helps with distributed safety. Hydro also makes it easy to get started by running your distributed programs in either testing or deployment modes. Hydro is a distributed dataflow language, p
Modeling human behavior in urban environments is fundamental for social science, behavioral studies, and urban planning. Prior work often rely on rigid, hand-crafted rules, limiting their ability to simulate nuanced intentions, plans, and adaptive behaviors. Addressing these challenges, we envision an urban simulator (CitySim), capitalizing on breakthroughs in human-level intelligence exhibited by
2/18 Making Security Scale: �メルカリが考えるセキュリティ戦略 - Coincheck x LayerX x Mercari
メルカリはC2Cマーケットプレイスから始まり、決済、暗号資産、B2Cサービス、スポットワーク、そして越境取引へと、事業を拡大し続けています。急速な事業成長を目指す企業にとって、セキュリティ体制をどのようにスケールさせるかは避けては通れない重要な課題です。今回は、メルカリの事業拡大を支えるセキュリティ体制…
GitHub - Wan-Video/Wan2.1: Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models
💜 Wan ｜ 🖥️ GitHub | 🤗 Hugging Face | 🤖 ModelScope | 📑 Technical Report | 📑 Blog | 💬 WeChat Group | 📖 Discord Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models In this repository, we present Wan2.1, a comprehensive and open suite of video foundation models that pushes the boundaries of video generation. Wan2.1 offers these key features: 👍 SOTA P
LINEヤフーにおける超大規模プラットフォーム実現への挑戦と学び / Challenges and Lessons in Building an Ultra-Large-Scale Platform at LY Corporation
LINEヤフーにおける超大規模プラットフォーム実現への挑戦と学び / Challenges and Lessons in Building an Ultra-Large-Scale Platform at LY Corporation
GitHub - Lightning-AI/LitServe: Lightning-fast serving engine for any AI model of any size. Flexible. Easy. Enterprise-scale.
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GitHub - davidesantangelo/krep: Fast text search tool with advanced algorithms, SIMD acceleration, multi-threading, and regex support. Designed for rapid, large-scale pattern matching with memory-mapped I/O and hardware optimizations.
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GitHub - SonyResearch/micro_diffusion: Official repository for our work on micro-budget training of large-scale diffusion models.
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Amazon’s Exabyte-Scale Migration from Apache Spark to Ray on Amazon EC2 | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Amazon’s Exabyte-Scale Migration from Apache Spark to Ray on Amazon EC2 Large-scale, distributed compute framework migrations are not for the faint of heart. There are backwards-compatibility constraints to maintain, performance expectations to meet, scalability limits to overcome, and the omnipresent risk of introducing breaking changes to production. This all becomes especia
K-Scale Labs
Open-source humanoid robots, built for developersWe're accelerating the timeline to a world with billions of robots, and making sure they're accessible, auditable, and beneficial to humanity. Join the RL training challenge ProductsGeneral-purpose humanoid robots for developers, hobbyists, and researchers
We introduce the Byte Latent Transformer (BLT), a new byte-level LLM architecture that, for the first time, matches tokenization-based LLM performance at scale with significant improvements in inference efficiency and robustness. BLT encodes bytes into dynamically sized patches, which serve as the primary units of computation. Patches are segmented based on the entropy of the next byte, allocating
As Android apps expand into thousands of modules, developers increasingly struggle with lengthy Gradle Build and Sync times, along with a sluggish and unresponsive IDE. It can be a nightmare waiting 20 minutes for a clean build and 5 minutes for a sync after you change branches, only to struggle with an unresponsive editor... So what if we could just make it so that we have fewer modules? This pos
NVIDIA GPU向けCUDAのコードをそのままAMD GPU向けにコンパイル出来る「SCALE」が登場 | XenoSpectrum
人々をNVIDIA製GPUに縛り付けていた枷の一つが取り払われるかも知れない。英国の企業Spectral Computeが7年の開発期間を経て、CUDAプログラムをAMD GPUでネイティブに実行できるGPGPUツールチェーン「SCALE」を公開した。これにより、開発者はコードの変更なしにCUDAアプリケーションをAMD GPUで動作させることが可能になるのだ。 SCALEがもたらすGPGPU開発の新たな道 SCALEは、CUDAソースコードをAMD GPU向けにネイティブコンパイルする「クリーンルーム実装」として設計された。これまでのHIPIFYやZLUDAなどの既存のソリューションとは異なり、SCALEはコードの変換や移植作業を必要とせず、CUDAプログラムをそのままAMD GPU向けにコンパイルできる。 特筆すべき点として、SCALEはNVIDIAのnvccコンパイラの代替として機能
Understanding how complex societal behaviors emerge from individual cognition and interactions requires both high-fidelity modeling of human behavior and large-scale simulations. Traditional agent-based models (ABMs) have been employed to study these dynamics for decades, but are constrained by simplified agent behaviors that fail to capture human complexity. Recent advances in large language mode
GitHub - hatchet-dev/pickaxe: Build agents that scale with a zero-cost abstraction.
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LLM experimentation at scale using Amazon SageMaker Pipelines and MLflow | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog LLM experimentation at scale using Amazon SageMaker Pipelines and MLflow Large language models (LLMs) have achieved remarkable success in various natural language processing (NLP) tasks, but they may not always generalize well to specific domains or tasks. You may need to customize an LLM to adapt to your unique use case, improving its performance on your specific dataset
Cerebras Systems, Inc.はWSEというシリコンウェハーまるごと一枚を使った巨大なAIプロセッサを独自に開発し、それを使ったAIトレーニング向けのシステムCS-2を販売しているシリコンバレーのスタートアップです。前編に続いて、2024年夏のCerebrasの取り組み、WSEの開発の状況とこれからについてお届けします。 AIトレーニングにおける「性能」 議論は再び「性能」の話に戻ります。しかしシステムのスループットとはまた異なる側面の、です。 Andy： ここは本当に（gihyo.jpの読者向けに）強調したいです。計算能力の「量」は重要です。CS-3クラスタはLlamaを1日でトレーニングすることを可能にします。GPUシステムで1ヵ月かかるのに対して。これが計算能力の「パフォーマンス」です。 その一方で、もう1つ大きな要素は、それらのモデルの「解（適切なモデルのデザインとそ
Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens | Research - AI at Meta
概要We introduce the Byte Latent Transformer (BLT), a new byte-level LLM architecture that, for the first time, matches tokenization-based LLM performance at scale with significant improvements in inference efficiency and robustness. BLT encodes bytes into dynamically sized patches, which serve as the primary units of computation. Patches are segmented dynamically based on the entropy of the next by
7 Lessons from building a small-scale AI application Jan 22 2025 ChatGPT heralded a seismic shift in software, and one that I felt compelled to understand. So, over the past year, I’ve been building an AI assistant for my past-CEO-self as a pedagogical exercise. It answers questions, gets status reports, and summarizes what’s going on. Reflecting on what I know now, here are my takeaways over the
Learn how to build and scale Generative AI solutions with GenOps | Google Cloud Blog
As organizations move to deploy Generative AI solutions at scale, they often face operational challenges. GenOps, or MLOps for Gen AI, addresses these challenges. GenOps combines DevOps principles with ML workflows to deploy, monitor, and maintain Gen AI models in production. It ensures Gen AI systems are scalable, reliable, and continuously improving. Why is MLOps challenging for Gen AI? Gen AI m
1git clone https://github.com/pgdogdev/pgdog 2cd pgdog && docker-compose up 3PGPASSWORD=postgres psql -h 127.0.0.1 -p 6432 -U postgres postgres Shard Postgres without extensions PgDog operates entirely outside the database and can be deployed in all environments, including managed clouds, like AWS RDS and Google Cloud SQL.
Kapsul: a tool to create and manage deduplicated, compressed and encrypted PTAR vaults
GitHub - MiniMax-AI/MiniMax-M1: MiniMax-M1, the world's first open-weight, large-scale hybrid-attention reasoning model.
We introduce MiniMax-M1, the world's first open-weight, large-scale hybrid-attention reasoning model. MiniMax-M1 is powered by a hybrid Mixture-of-Experts (MoE) architecture combined with a lightning attention mechanism. The model is developed based on our previous MiniMax-Text-01 model, which contains a total of 456 billion parameters with 45.9 billion parameters activated per token. Consistent w
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Behind AWS S3’s Massive Scale
CUDAのコードを全く変更せずにAMD製GPU向けにコンパイルできるツールキット「SCALE」が登場
Just make it scale: An Aurora DSQL story
SQLite-on-the-Server Is Misunderstood: Better At Hyper-Scale Than Micro-Scale
Accelerating Large-Scale Test Migration with LLMs
Genie 2: A large-scale foundation world model
Shopify’s Journey to Planet-Scale Observability
進化し続けるWSE（Wafer Scale Engine）、大規模AIモデルのトレーニング性能とは――Cerebras社訪問2024【前編】 | gihyo.jp
You can make Postgres scale
物差し 〜 Bamboo Scale 〜 - ポケカメ雑記帳
Introduction | Hydro - Build for Every Scale
CitySim: Modeling Urban Behaviors and City Dynamics with Large-Scale LLM-Driven Agent Simulation
Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens
Android at Scale (with Circuit)
Modeling Earth-Scale Human-Like Societies with One Billion Agents
進化し続けるWSE（Wafer Scale Engine）、大規模AIモデルのトレーニング性能とは――Cerebras社訪問2024【後編】 | gihyo.jp
7 Lessons from building a small-scale AI application
Scale PostgreSQL horizontally
Technical deep dive into .ptar: replacing .tgz for petabyte-scale S3 archives