摘要： Composer 是一款针对软件工程智能和速度设计的全新代理模型。该模型在基准测试中实现了前沿的编码结果，其生成速度比类似模型快四倍。Composer 通过在大规模代码库中训练模型以解决现实世界的软件工程挑战来实现这些成果。在训练过程中，Composer 可以访问一组生产级搜索和编辑工具，并负责高效解决各种复杂问题。Composer 是一种混合专家（MoE）语言模型，支持长上下文生成和理解，通过强化学习（RL）在多种开发环境中进行了专门化。Cursor Bench 评估衡量了模型对软件开发者的实用性。Composer 在强化学习过程中被激励进行高效的工具使用选择，并最大化并行性。此外，它还被训练成为一个有用的助手，通过最小化无证据的响应和主张来提高效率。Composer 的开发是为了满足 Cursor Tab 的需求，为开发者提供智能且交互式的编码体验。
讨论： 该讨论主要围绕Cursor软件的最新模型展开。用户对Cursor的Tab模型表示赞赏，认为其在编码辅助方面具有领先优势，速度和可靠性都得到了认可。然而，也有用户对Cursor的透明度表示怀疑，认为其发布的结果缺乏详细信息和具体数据支持。部分用户提到Cursor的新系统在某些方面表现不如预期，如生成非工作应用、处理CSS问题和终端环境问题。同时，一些用户对Cursor与其他竞争对手（如Copilot、Claude Code、Codex等）进行了比较，指出Cursor在某些方面（如平均响应完成时间）具有优势。
原文标题：Composer: Building a fast frontier model with RL
原文链接：https://cursor.com/blog/composer
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=45748725