OmniParser
OmniParser是一款由微软研究院开发的屏幕解析工具，能够将UI截图转换为结构化数据，通过识别可交互图标和提取功能语义，提升基于大型语言模型的UI代理系统的性能。它支持跨平台应用，无需依赖额外信息，适用于自动化软件测试、虚拟助手、辅助技术等多个领域。
大型语言模型
SearchAgent
SearchAgent-X是由南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校（UIUC）研究人员开发的高效推理框架，旨在提升基于大型语言模型（LLM）的搜索Agent效率。通过高召回率的近似检索、优先级感知调度和无停顿检索等技术，显著提高系统吞吐量（1.3至3.4倍），降低延迟（降至原来的1/1.7至1/5），同时保持生成质量。该框架优化资源利用率，适用于智能客服、搜索引擎、企业知识管理等多种场景，为复杂A
Large Action Models
Large Action Models（LAMs）是微软开发的一种智能系统框架，专注于执行真实世界任务。它通过整合数据收集、模型训练、环境交互和评估等阶段，将语言理解转化为具体行动，提升了AI在自动化和增强人类能力方面的影响力。LAMs具备动态规划、自主执行和专业化训练等特点，广泛应用于办公自动化、智能家居管理、客户服务、电子商务等领域。
---
DuoAttention
DuoAttention是由MIT韩松团队提出的新型框架，通过区分“检索头”和“流式头”两种注意力机制，显著提升了大型语言模型在处理长上下文时的推理效率。该框架有效减少了内存占用，加速了解码和预填充过程，并保持了模型的准确性。它适用于多轮对话、长文档处理、学术研究以及内容推荐等多个领域。
