Gate News annonce qu’en date du 25 mars, Cursor a publié le rapport technique de Composer 2, révélant pour la première fois le plan d’entraînement complet. Le modèle de base Kimi K2.5 utilise une architecture MoE, avec un total de 1,04 trillion de paramètres et 32 milliards de paramètres activés. L’entraînement se déroule en deux phases : d’abord une pré-formation continue sur des données de code pour renforcer les connaissances en codage, puis une amélioration des capacités d’encodage de bout en bout par apprentissage par renforcement à grande échelle. L’environnement RL simule entièrement les scénarios réels d’utilisation de Cursor, incluant l’édition de fichiers, les opérations en terminal, la recherche de code et d’autres appels d’outils, permettant au modèle d’apprendre dans des conditions proches de la production. Le rapport a également publié la méthode de construction du benchmark maison CursorBench : il s’agit de collecter des tâches à partir de véritables sessions de codage des équipes d’ingénierie, plutôt que de les créer artificiellement. Sur ce benchmark, le modèle Kimi K2.5 a obtenu un score de 36,0. Après les deux phases d’entraînement, Composer 2 a atteint un score de 61,3, soit une augmentation de 70 %. Cursor indique que ses coûts d’inférence sont nettement inférieurs à ceux d’un modèle de pointe via API, réalisant ainsi un compromis optimal entre précision et coût.
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