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斯坦福最火CS课：不让学生写代码，必须用AI

斯坦福新开设课程《现代软件开发者》成AI圈热门话题。主讲Mihail Eric鼓励学生用AI编程，不写代码。课程资料全、兼顾实用有趣，涵盖多方面知识，还探讨AI在各领域应用及未来方向。

ICML 2026论文征稿开启，截止2026年1月28日。组委会强调三点：LLM不署名；禁提示注入，否则拒稿；扩大AI审稿。还明确允许用LLM辅助，但作者担责，另有参会、版本发布等政策变更。

LLM操作手机以往方案有局限，phone - harness利用macOS Sequoia的iPhone镜像功能，通过截取镜像窗口、注入操作、截屏验证实现Claude操作iPhone，还介绍安装步骤、踩坑及已知限制。

Model Context Protocol 推出 MCP Registry 预览版，这是开放的 MCP 服务器目录和 API，可改善服务器可发现性。注册表开源，分公共和私有子注册表，采用社区举报机制，设计类似 Docker Registry。

介绍开源项目Glass，它是AI桌面助手，“隐身”不占空间，能将操作和对话变知识。支持macOS，Windows在测试。有实时会议记录等功能，安装简单，开源两周获4.3K star。

大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。

Anthropic发布Computer Use开发者最佳实践，涵盖截图处理、模型选择、上下文管理等多方面。如缩小截图提升点击准确率，不同模型各有所长，还给出应对小目标、提示注入等问题的策略及教学、顾问模式。

分享开源项目trustgraph，重点介绍本体驱动的零噪声GraphRAG。常规GraphRAG在实际应用中问题多，如数据重复、冲突、缺数据等，而本体可构建自我完善的知识图谱，作者为此造了“本体驱动GraphRAG”。

研究人员李博杰在arXiv发布论文，提出“不可压缩知识探针”评测框架，仅通过黑盒API调用逆向估算LLM参数规模，给出GPT-5.5等模型参数量估算，引发社区广泛讨论与争议。

北京大学周嘉欢与彭宇新教授合作在 IEEE TPAMI 发布研究成果 DKP++，针对终身学习的灾难性遗忘问题，提出分布建模引导的框架，增强历史知识记忆与跨域学习能力，代码已开源。