Sasha Rush 在分享开头就提到，Cursor Composer 在他们的内部 benchmark 上的表现几乎与最好的 Frontier 模型（前沿模型）持平，并且优于去年夏天发布的所有模型。它的表现明显好于最好的开源模型，以及那些被标榜为"快速"的模型。
LayerComposer革新了个性化图像生成，让用户像在Photoshop里一样自由操控元素位置、大小，解决传统方法交互性与多主体扩展难题，实现更自然、高效的创作，推动个性化生成迈向主动交互新阶段。
绷不住了，美国科技公司最新发布的大模型，思考时怎么一直在说中文？据官方博客介绍，在研发过程中，他们试验了一个代号为 Cheetah 的原型智能体模型，以更好地理解更高速智能体模型的影响。Composer 是该模型的更智能升级版，凭借足够的速度支撑交互式体验，让编码始终丝滑。
这次不仅发布自研编码模型Composer，还重构了IDE交互逻辑，可以最多8个智能体同时跑，早期测试和开发者都说Cursor 2.0真的太快了。Composer的速度是同等模型的4倍。Cursor说这是一款专门为低延迟智能编码打造的模型，大部分任务都可以在30秒以内完成。
最新进展，Cursor 2.0正式发布，并且首次搭载了「内部」大模型。 没错，不是GPT、不是Claude，如今模型栏多了个新名字——Composer。实力相当炸裂：据官方说法，Composer仅需30秒就能完成复杂任务，比同行快400%
随着AI工具的进一步普及，音乐无疑将进入一个高度预制化的时代，决定未来音乐人生存空间的除了人性与才华，还有科技与狠活。
一个可以自动分析PDF、网页、海报、Excel图表内容的大模型，对于打工人来说简直不要太方便。
在过去短短两年内，随着诸如 LAION-5B 等大规模图文数据集的开放，Stable Diffusion、DALL-E 2、ControlNet、Composer ，效果惊人的图片生成方法层出不穷。图片生成领域可谓狂飙突进。
