Laut der jüngsten Offenlegung von Cursor hat das Unternehmen eine Trainingsmethode namens Autoinstall für seine Composer-Modellreihe vorgestellt: Dabei wird ein Modell aus einer vorherigen Generation genutzt, um automatisch ausführbare Umgebungen für das nächste Modell der Reinforcement-Learning-Generation einzurichten. Beim Training von Composer 2 verwendete Cursor Composer 1,5, um diese Aufgabe zu erledigen. Die Methode funktioniert in zwei Schritten: Zuerst liest ein Agent Code-Repository-Dokumentation und Konfiguration, um 10 Verifikationskommandos mit erwarteten Ausgaben zu generieren; zweitens konfiguriert ein anderer Agent die Umgebung von Grund auf mithilfe von 3 dieser Kommandos, bis die Kommandos erfolgreich ausgeführt werden, mit maximal 5 Wiederholungsversuchen. Composer 2 erreichte auf Terminal-Bench, einem Benchmark zur Messung der Fähigkeiten beim Einrichten von Umgebungen, 61,7% im Vergleich zu 47,9% für Composer 1,5, was einer Verbesserung um 14 Prozentpunkte entspricht.
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