本日、次世代の Cursor Tab モデルである Fusion を発表します。

Cursor Tab は、カーソル付近の編集内容だけでなく、次にどこへ移動すべきか（「ジャンプ」）の候補も予測します。Fusion モデルは、編集品質も高めつつ、ほぼ瞬時に、これまでよりはるかに高品質なジャンプを提示します。Tab の当面の目標は、コード編集から退屈な単純作業を取り除くことです。そして Fusion はその大きな前進であり、最終的な目標である、フローの中での Next Action Prediction に向かう道のりをさらに進めるものです。

#最も役に立つコパイロット

2024年3月以降、Tab は数十億トークン規模の編集予測に特化して学習したカスタムのスパース言語モデルによって動作しています。それ以来、数十回におよぶモデルアップデートとインフラ改善を通じて、Tab のほぼあらゆる側面を改善し、より高速に、より賢く、より実用的にしてきました。

開発を続けるにつれて Tab はますます役に立つものになり、ユーザーのみなさんにもそう感じていただけていることをうれしく思います。Tab は規模も大きくなり、現在では 1 日あたり 10 億文字以上の編集された文字を生成し、リクエスト数は最初のモデルをリリースした頃と比べておよそ 100 倍に増加しています。現時点では、Tab モデルが生成するコード量は、世界中のほとんどの LLM を上回っています。

私たちは以前から、テキストの挿入はコード編集のごく一部にすぎないと認識していました。他のコパイロットがエディタのカーソル位置にテキストを挿入するだけなのに対して、Cursor Tab はカーソル周辺に対する完全な編集提案を行い、さらに次に移動したい場所へのジャンプも提案します。

正確な編集とジャンプをすばやく提案できることで、Tab は他のコパイロットよりもはるかに有用です。もちろん、Tab は典型的なコパイロットのタスクも高い水準でこなします。小さな関数の作成や、低レイテンシでのインライン指示への追従も得意です。

#3月以降の改善点

最初の Tab モデルは 2024 年 3 月に学習・リリースされました。この初期モデルと比べて、Fusion は 1 行あたりの難易度の高い編集を 25% 以上正確に予測できるようになり、提案される変更の長さも 10 倍以上に伸びています。さらに Fusion は、以下のように元のモデルをさまざまな面で上回っています。

Fusion は提案精度において 3 月のモデルを大きく上回り、ほぼ即時かつ高精度なカーソルジャンプ、より長いコンテキスト、低レイテンシを実現しています。

モデル品質の向上は、次のような要因によるものです:

• よりクリーンで高品質、かつより大量のデータ

• より長いコンテキストウィンドウにより、はるかに多くのエディタ状態とファイル内容をプロンプトに含められるようになったこと

• 大きな編集に特化した丁寧な学習によって実現した Bigger Edits モデル

• インストラクションフォロー用の合成データ

• 学習レシピとベースモデルの改善

レイテンシの改善は、推論処理の高速化、パフォーマンスエンジニアリング、そしてより優れたベースモデルによるものです。

#今後に向けて

Fusion は新しいクライアントリリース（0.45.0）に合わせて、すべてのユーザーに順次ロールアウトされています。

次回の Tab 改善スイートでは、コードベースのコンテキストが大幅に向上し、Tab キー連打時の補完シーケンスがさらに賢くなり、Supermaven の技術もより深く Tab に統合されます。

コード編集からあらゆる煩雑な作業をなくしたい方、コードを書くための最も有用なモデルのひとつの開発に携わりたい方、あるいはプログラマーのアクション軌跡のモデリングに興味がある方は、hiring@cursor.com までご連絡ください。