OmniParser V2主要面向开发者、企业研发团队、自动化测试工程师及AI应用厂商，尤其适合希望基于LLM构建智能GUI交互系统的团队。其核心价值在于提升GUI自动化的精度与效率、降低开发成本，并为终端用户提供更流畅的智能交互体验。

FrogBoss是微软研究院研发的系列编程智能模型，核心依托创新的复杂漏洞生成方法BugPilot完成训练。该方法通过让大语言模型代理（LLM）在代码库中添加新功能的过程中“无意引入漏洞”，生成更贴近真实开发场景、更具挑战性与多样性的训练数据。

BizGen由清华大学与微软研究院联合推出，是一款强大的信息图生成工具。它能一键将长篇文章转化为专业级信息图和幻灯片，支持多语言和多种风格，排版精美，准确率高，广泛应用于商业汇报、产品展示、学术研究、社交媒体、教育课件和广告设计，助力用户高效呈现复杂信息。

Muse 是微软推出的一款基于 Transformer 架构的生成式 AI 模型，专为游戏创意生成而设计。它能够基于少量输入（如游戏画面或控制器操作）快速生成连贯的游戏内容，支持实时交互和创意探索。

一款由微软研究院开发的AI 数据可视化工具，帮助用户快速创建丰富的数据可视化图表。它特别适合数据分析师、研究人员和开发者使用，能够显著简化数据可视化流程。

ResNet（Residual Neural Network）是一种深度神经网络，由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出。ResNet通过引入残差结构（residual structure）来解决深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而使得神经网络能够训练更深。