Cursor 首度揭秘:"训练即产品",用强化学习让 AI 编程快 4 倍的秘密武器
Cursor 首度揭秘:"训练即产品",用强化学习让 AI 编程快 4 倍的秘密武器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。
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。
在旧金山北滩的一栋不起眼的建筑里,有一家公司正在悄然改变软件开发的规则。Cursor,过去一年最有名的一家 AI 独角兽,从零起步,在不到两年时间里达到了 1 亿美元 ARR,员工人数从二十几人扩张到接近 250 人,它的产品被全球顶尖开发者使用,甚至在重新定义「开发工具」的标准。
美国当地时间 10 月 29 日,据外媒消息,AI 编码工具 Cursor 背后的公司 Anysphere 的联合创始人 Arvid Lunnemark 已离职。Cursor 最初由四位联合创始人创立,除了 Lunnemark 之外,还有 Aman Sanger、Michael Truell 和 Sualeh Asif。
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%
Cursor Tab 是 Cursor 的核心功能之一,它通过分析开发者的编码行为,智能预测并推荐后续代码,开发者仅需按下 Tab 键即可采纳。然而,它也面临着一个 AI 普遍存在的难题:「过度热情」。有时,它提出的建议不仅毫无用处,甚至会打断开发者的思路。
从 Cursor 到 Perplexity,从 Pika 到 Granola,硅谷多家未来独角兽背后,站着同一个早期捕手:AI Grant。
知名投资人,Pace Capital 的创始合伙人 Chris Paik 最近发表了一篇文章,聊 Cursor。 核心是聊 Cursor 的困境,Cursor 到底有没有找到自己的 PMF?
在构建更强大的 AI 模型的这场竞赛中,传统路径很简单:升级到最新最强大的硬件。但 Cursor 发现释放下一代 GPU 的真正潜力远非即插即用那么简单。
很多开发者开始吐槽和弃用 Cursor。Web 工程师 Tom Byrer 吐槽道,“我让 Cursor 使用某个仓库的最新版本,它却安装了一个 6 个月前的版本,漏掉了 60 个更新。我发给它 GitHub 仓库链接,结果它用了 4 个月前的版本。我发了 NPM 项目的页面链接,它还是用了 4 个月前的版本。”