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1. 자바스크립트에서 숫자를 clamp 하는법
JavaScript에는 "Math.min()", "Math.max()"가 있지만 안타깝게도 "Math.clamp()"는 없습니다. 현재 초안 단계에 있긴 하지만, 이는 문제가 되지 않습니다. clamp를 구현하는 것은 매우 쉽고, 이 글에서는 그 방법을 자세히 설명하겠습니다
https://www.omarileon.me/blog/javascript-clamp

2. PostgreSQL 데이터베이스 Visualizer
SQLens는 SQL 데이터베이스 스키마를 시각화하는 오픈 소스 도구로, PostgreSQL 데이터베이스 내의 복잡한 관계를 이해하기 쉽게 만들어 줍니다. 빠른 디버깅, 최적화, 그리고 데이터베이스 관리를 단순화하며 데이터 무결성을 보장하기 위해 설계되었습니다.
https://github.com/oslabs-beta/SQLens

3. MGIE: 다중 모드 대규모 언어 모델을 이용한 혁신적인 이미지 편집 방법
명령어 기반 이미지 편집은 자연스러운 명령어를 통해 이미지 조작을 제어하는 방법으로, 사람의 짧은 명령을 캡처하고 따르는 데 어려움이 있습니다. 이를 해결하기 위해 다중 모드 대규모 언어 모델(MLLM)을 활용한 새로운 접근 방식인 MGIE(Multi-Mode Large Language Model Guided Image Editing)가 소개되었습니다. MGIE는 표현적인 지침을 도출하고 명시적인 지침을 제공하여, 이미지 편집 모델이 이를 엔드투엔드 학습을 통해 구현합니다. 실험 결과, MGIE는 표현적 지침이 중요한 역할을 하며, 자동 지표와 인간 평가에서 현저한 개선을 보여주며, 추론 효율성도 유지합니다
https://arxiv.org/abs/2309.17102
GitHub - apple/ml-mgie
Guiding Instruction-based Image Editing via Multimodal Large...

4. 언어 에이전트의 계획 수립 능력 평가: 'TravelPlanner' 벤치마크를 통한 GPT-4의 성능 분석
인공지능 분야에서 계획 수립은 핵심적인 목표였지만, 초기 AI 에이전트는 인간 수준의 계획 수립에 필요한 인지적 기반을 갖추지 못했습니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 언어 에이전트가 등장했으나, 복잡한 계획 작업에 대한 처리 능력은 여전히 부족합니다. 이를 평가하기 위해 'TravelPlanner'라는 새로운 벤치마크가 제안되었고, 이를 통한 평가에서 GPT-4의 성공률은 0.6%에 불과했습니다. 언어 에이전트가 복잡한 계획 문제를 해결할 수 있는 가능성은 중요한 진전으로 여겨지며, 'TravelPlanner'는 미래의 언어 에이전트를 위한 의미 있는 테스트베드를 제공합니다
https://huggingface.co/papers/2402.01622

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