Gate News informa que, el 25 de marzo, Cursor publicó el informe técnico de Composer 2, revelando por primera vez el esquema completo de entrenamiento. El modelo base Kimi K2.5 utiliza una arquitectura MoE, con un total de 1,04 billones de parámetros y 32 mil millones de parámetros activos. El entrenamiento se divide en dos fases: primero, un preentrenamiento continuo en datos de código para fortalecer el conocimiento de codificación; luego, mediante un aprendizaje por refuerzo a gran escala, se mejora la capacidad de codificación de extremo a extremo. El entorno de RL simula completamente escenarios reales de uso de Cursor, incluyendo edición de archivos, operaciones en terminal y llamadas a herramientas como búsqueda de código, permitiendo que el modelo aprenda en condiciones cercanas a un entorno de producción. El informe también publica la metodología de construcción del benchmark propio CursorBench: recopila tareas a partir de sesiones reales de codificación del equipo de ingeniería, en lugar de crearlas artificialmente. El modelo base Kimi K2.5 obtuvo una puntuación de 36,0 en este benchmark; tras las dos fases de entrenamiento, Composer 2 alcanzó una puntuación de 61,3, lo que representa un aumento del 70%. Cursor afirma que su coste de inferencia es significativamente menor que el de algunos modelos de gran frontera, logrando un equilibrio de Pareto entre precisión y coste.
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