以線上強化學習改進 Cursor 的 Tab

我們全新的 Tab 模型在建議數量減少 21% 的同時，接受率提升了 28%。

採用自訂 MXFP8 核心，MoE 訓練可快 1.5 倍

透過全面重構，在 Blackwell GPU 上將 MoE 層效能提升至 3.5 倍。

以 Shadow 工作區反覆迭代

隱藏視窗與核心層級的資料夾代理，讓 AI（人工智慧）能在不影響使用者的情況下迭代程式碼。

更多問題

下一階段 AI（人工智慧）程式開發的多個令人振奮的重點課題。

我們面臨的挑戰

我們樂於為 Cursor 解決的問題清單。

Llama 的推論特性

推理計算入門，並探討 Llama 出乎意料的成本。

提示詞設計

編寫提示詞就像做網頁設計。不如稱之為「提示詞設計」，並為此打造更好的工具。