Aujourd’hui, nous présentons Fusion, notre modèle Cursor Tab de nouvelle génération.

Cursor Tab prédit à la fois les modifications autour de votre curseur et les suggestions d’endroits où aller ensuite (« jumps »). Le modèle Fusion produit des sauts de curseur (« jumps ») quasiment instantanés et de bien meilleure qualité, tout en améliorant également la qualité des modifications. Notre objectif immédiat avec Tab est d’éliminer la part fastidieuse de l’édition de code, et Fusion représente une amélioration significative en ce sens, nous rapprochant davantage de notre objectif ultime de Next Action Prediction en plein flux de travail.

#Le copilote le plus utile

À partir de mars 2024, Tab a été alimenté par un modèle de langage parcimonieux personnalisé, entraîné à prédire des modifications sur des milliards de jetons. Depuis, nous avons amélioré presque tous les aspects de Tab, en le rendant plus rapide, plus intelligent et plus utile au fil de dizaines de mises à jour de modèle et d’améliorations d’infrastructure.

Nous avons constaté que Tab devenait de plus en plus utile à mesure que nous continuions à le développer, et nous sommes ravis que nos utilisateurs l’aient constaté aussi. Tab a pris une toute autre ampleur : il produit désormais plus d’un milliard de caractères modifiés par jour, et le volume de requêtes a été multiplié par environ 100 depuis le lancement de notre modèle initial. À ce stade, notre modèle Tab génère plus de code que presque n’importe quel LLM au monde.

Nous avons compris depuis longtemps qu’insérer du texte n’est qu’une infime partie de la modification de code. Alors que d’autres copilotes se contentent d’insérer du texte à l’emplacement de votre curseur, Cursor Tab suggère à la fois des modifications complètes autour de votre curseur et vous amène directement au prochain endroit où vous souhaitez aller.

En proposant rapidement des modifications précises et des déplacements pertinents, Tab est bien plus utile que les autres copilotes. Bien sûr, Tab sait aussi très bien effectuer les tâches typiques d’un copilote — il est doué pour écrire de petites fonctions et suivre des instructions en ligne avec une faible latence.

#Améliorations depuis mars

Notre premier modèle Tab a été entraîné et déployé en mars 2024. Par rapport à cette première version du modèle, Fusion prédit correctement plus de 25 % de modifications complexes supplémentaires par ligne, tout en suggérant des séquences de modifications plus de 10 fois plus longues. Fusion améliore également notre modèle initial de plusieurs autres façons :

Fusion surclasse largement le modèle de mars en précision des suggestions, tout en offrant des sauts Cursor quasiment instantanés et de meilleure qualité, un contexte plus long et une latence plus faible.

Les gains de qualité du modèle proviennent :

• De données plus propres, de meilleure qualité et en plus grande quantité

• De fenêtres de contexte plus longues, avec beaucoup plus d'état de l'éditeur et de contenu de fichiers dans le prompt

• D'un entraînement minutieux pour des modifications plus importantes, aboutissant au modèle Bigger Edits

• De données synthétiques pour le suivi d'instructions

• D'améliorations de la recette d'entraînement et du modèle de base

Les gains de latence proviennent des améliorations d'inférence, de l'optimisation des performances et de meilleurs modèles de base.

#Perspectives

Fusion est en cours de déploiement pour tous les utilisateurs avec notre nouvelle version du client (0.45.0).

Notre prochaine suite d’améliororations de Tab offrira un contexte de codebase bien meilleur, de meilleures séquences Tab-Tab-Tab et intégrera encore davantage la technologie Supermaven dans Tab.

Si vous souhaitez éliminer toute la pénibilité de l’édition de code, travailler sur l’un des modèles les plus utiles pour l’écriture de code, ou modéliser les enchaînements d’actions des développeurs, contactez-nous à hiring@cursor.com.