Cursor套壳Kimi这事还没完…… 最新消息，Cursor放出Composer 2技术报告，力证自己还是有在“自研”。（doge） 不是纯套，而是有技术地套、循序渐进地套。用的方法，还是他们一开始就强调的预训练+强化学习。
3 月 20 日，知名 AI 代码编辑器 Cursor 高调发布了所谓的编程模型 Composer 2，结果被网友质疑「套壳」 Kimi K2.5。而从官方口径来看， Composer 2 的性能简直是降维打击：全基准大幅领先前代，首次引入持续预训练，叠加大规模强化学习，能解决需要数百个操作的高难度编程任务。
Karpathy让AI通宵干活，自己去蒸桑拿了。
在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
基础模型时代，大模型能力的爆发，很大程度上源于在海量文本上的预训练。然而问题在于，文本本质上只是人类对现实世界的一种抽象表达，是对真实世界信息的有损压缩。
没有图片，也能预训练多模态大模型?在多模态大模型（MLLM）的研发中，行业内长期遵循着一个昂贵的共识：没有图文对（Image-Text Pairs），就没有多模态能力。
GeoPT提出了一种全新的动力学提升预训练范式，通过合成动力学（Synthetic Dynamics）将静态几何“提升”到动态空间，让模型在无标签数据上通过学习粒子轨迹演化来获取物理直觉。
最近Cursor 发布了 Composer 1.5。这一版把强化学习规模扩大了 20 倍，后训练计算量甚至超过了基座模型的预训练投入。还加了 thinking tokens 和自我摘要机制，让模型能在复杂编程任务里做更深度的推理。
过去几年，大模型把自然语言处理彻底重塑了。GPT 出来之前，NLP 领域的状态是：每个任务一套模型，每个场景一批数据，每个公司一条流水线，互不通用，边界清晰。GPT 之后，这套逻辑被一个预训练底座 + 任务微调的范式整个替换掉了。
目前，人形机器人已经能在现实中跳舞、奔跑、甚至完成后空翻。但接下来更关键的问题是：这些系统能否在部署之后持续地进行强化学习 —— 在真实世界的反馈中变得更稳定、更可靠，并在分布不断变化的新环境里持续适应与改进？
