Cursor升级Tab模型，提升代码补全质量

品玩9月15日讯，据analyticsindiamag 报道，AI编码平台Cursor宣布对其代码自动补全系统Tab模型进行重大升级。此次升级聚焦于减少低质量建议，显著提升准确性。据Cursor称，新模型提供的建议数量比旧版减少21%，但接受率提高了28%。

为解决此前模型存在的问题，Cursor最初考虑训练单独模型预测建议接受度，参考2022年GitHub Copilot相关研究，采用逻辑回归过滤技术。但Cursor期望更通用机制，最终利用强化学习中的策略梯度方法，使模型因建议被接受获奖励，被拒则受惩罚。该方法需“在线策略”数据，Cursor通过每日多次向用户部署新检查点，并依据最新交互快速重新训练模型来实现。

目前，Tab模型在平台上响应用户每一次操作，每日处理超4亿次请求。业内对此次升级反响积极，有OpenAI工程师称赞Cursor在前沿技术规模化应用方面的领先尝试。今年6月，Cursor母公司Anysphere融资9亿美元，估值达99亿美元，并推出高端订阅计划，同时平台更新了自动代码审查等功能。