Google Gemma ist eine Sammlung leichter, hochmoderner KI-Modelle, die entwickelt wurden, um eine breite Palette von Anwendungen abzudecken. Diese offenen Modelle sind mit der neuesten Technologie entworfen, um optimale Leistung und Effizienz sicherzustellen. Gemma-Modelle, die für Entwickler, Forscher und Unternehmen konzipiert wurden, können einfach in Anwendungen integriert werden, um die Funktionalität in Bereichen wie Textgenerierung, Zusammenfassung und Sentiment-Analyse zu verbessern. Mit flexiblen Bereitstellungsoptionen auf Plattformen wie Vertex AI und GKE sorgt Gemma für ein nahtloses Erlebnis für Nutzer, die robuste KI-Lösungen suchen.

Magic Inspector ist eine KI-gestützte No-Code-Plattform für Browser-Tests, die darauf ausgelegt ist, Testprozesse zu optimieren und zu automatisieren. Diese Plattform ermöglicht es Benutzern, Tests in natürlicher Sprache zu erstellen, wodurch sie für nicht-technische Benutzer zugänglich ist. Zu den Hauptfunktionen gehören Planung, umfangreiche Integrationen von Drittanbietern, Videoaufzeichnungen von Testdurchläufen und umfassende Analysen. Mit Magic Inspector können Unternehmen schnellere QA-Prozesse erreichen, den manuellen Testaufwand reduzieren und effizient Fehler im Autopilot-Modus erkennen, um eine reibungslose Benutzererfahrung zu gewährleisten und hohe Anwendungsstandards aufrechtzuerhalten.

Ottic ist eine innovative Plattform für Qualitätssicherung, die sich auf Anwendungen des Sprachmodells (LLM) konzentriert. Sie bietet Teams die benötigten Werkzeuge, um ihre KI-basierten Anwendungen rigoros zu testen und zu validieren. Durch die Zerlegung von Testszenarien in detaillierte Schritte erlaubt Ottic den Benutzern, ein breites Spektrum realer Anwendungsfälle abzudecken. Die Plattform legt Wert auf visuelles Prompt-Management, End-to-End-Testmanagement und kontinuierliches Monitoring des Nutzerverhaltens, um die Zuverlässigkeit der Anwendung zu erhöhen. Mit einem umfassenden Ansatz zur LLM-Evaluation hilft Ottic Teams, qualitativ hochwertige Produkte schneller auf den Markt zu bringen.

AppAgent ist ein multimodales Agenten-Framework auf Basis von LLM, das entwickelt wurde, um Smartphone-Apps ohne manuelles Scripting zu steuern. Es integriert Bildschirmaufnahme, GUI-Elementerkennung, OCR-Parsing und natürliche Sprachplanung, um App-Layouts und Benutzerabsichten zu verstehen. Das Framework steuert Touch-Events (Tippen, Wischen, Texteingabe) über ein Android-Gerät oder Emulator, um Arbeitsabläufe zu automatisieren. Forscher und Entwickler können Eingabeaufforderungen anpassen, LLM-APIs konfigurieren und Module erweitern, um neue Apps und Aufgaben zu unterstützen, und so eine adaptive und skalierbare mobile Automatisierung erreichen.