オンライン強化学習でCursor Tabを改良

新しいTabモデルは、提案数を21%削減しつつ、受け入れ率は28%向上しました。

カスタム MXFP8 カーネルで MoE 学習を1.5倍高速化

Blackwell GPU向けの全面再構築により、MoEレイヤーを3.5倍高速化。

シャドウ・ワークスペースで反復する

ユーザーへ影響を与えずにAIがコードを反復改良できるよう、非表示ウィンドウとカーネルレベルのフォルダプロキシを活用。

さらに多くの問題

次の段階のAIプログラミングにおける、いくつもの魅力的な課題領域。

私たちの課題

Cursorで解決に挑みたい課題の一覧。

Llama の推論特性

推論数学の基礎と、Llama の意外なコストの検証。

プロンプト設計

プロンプト作成はウェブデザインに似ています。これを「プロンプトデザイン」と呼び、そのためのより良いツールを作りましょう。