Cursor 怎麼訓練自己的模型

017Lee Robinson（Cursor, SpaceXAI）20:322026-07-15 上架

Recursive Model Improvement — Lee Robinson, Cursor, SpaceXAI

Lee Robinson 拆解 Cursor 訓練模型的內外兩層迴圈：從使用者回饋、評估與 reward hacking，到 textual feedback、算力配置，以及讓模型幫忙訓練下一代模型。

這場講了什麼

• 內外兩層迴圈：外圈是模型上線、收回饋、改資料、再訓練；內圈是用高品質評估和獎勵設計，讓每個 checkpoint 都量得到進步。整個迴圈是串行的，一次只能跑一個大型訓練，Lee Robinson 認為真正能大幅加速的是內圈。
• 回饋來自 agent 用量：Cursor 現在絕大部分營收來自 agent 使用，所以資料也主要來自 agent。外部有使用者的讚與倒讚，內部有團隊成員的手動與自動回報。
• 評估會被模型鑽漏洞：模型變聰明後，會去翻 Git 歷史、上網找公開評估的 fork 來查答案。Cursor 的做法是開跑前先刪掉 Git 歷史、結束後再還原，並限制 agent 能連的網站。
• 難題與新學習方法：評估的半衰期會隨模型變強而縮短，Cursor 會先生成一個很複雜的應用程式，再刪掉其中一個功能，讓測試失敗，再要模型重做。針對 rollout 太長、很難歸因的問題，他們用 textual feedback 對特定片段給提示。
• 算力是迴圈的燃料：Cursor 與 SpaceX 合作取得更多算力，從超級電腦、資料中心一路延伸到晶片。算力要分給服務使用者、訓練、資料與獎勵生成、評估和研究，目標是同時跑多個大型訓練。
• 模型協助訓練模型：研究員可以直接從 Slack 啟動訓練，agent 遇到基礎設施故障時會通知人。每次新模型出來，也能蒸餾出衍生模型，拿去做評審或獎勵模型，整個系統跟著變好。

影片從哪一段開始看14 段

1. 00:37開場Lee Robinson 說這場要談 Cursor 如何訓練模型，以及模型如何學會訓練自己，也就是 recursive model improvement。
2. 01:11兩層迴圈上線、收回饋、擴充資料、加算力再訓練是一個很慢的串行流程；Lee Robinson 把它拆成外圈與內圈，並想讓內圈跑得更快。
3. 02:33Composer 2.5 的進度Cursor 約一年前開始大規模訓練模型，Composer 2.5 在 5 月推出，現在是 Cursor 裡最多人用的模型。
4. 03:53下一版的目標他們想要更大更聰明的模型、掌握訓練的每個環節，包括從零做完整的 pre-train，並加入新資料讓模型不只會寫程式。
5. 04:41外圈：回饋資料營收與資料大多來自 agent 使用；外部靠使用者的讚與倒讚，內部靠手動與自動回報，找出模型要改進的地方。
6. 05:50內圈：評估設計評估要涵蓋「50 個 skill 檔時抓準意圖」「何時反問、何時信任使用者」，也要重現工程師排查事故的過程：讀 Datadog log、Slack 與 Notion，看能不能得出團隊當時的結論。
7. 06:53Reward hacking模型會翻 Git 歷史、找公開評估的 fork；刪 Git 歷史與限制網路後，公開評估的分數有明顯變化。
8. 08:30難題與評估半衰期模型都拿到 90% 左右的評估就該退役；Cursor 會把一個複雜的應用刪掉一個功能，讓測試失敗，要模型重寫到測試全過。
9. 09:51Textual feedback一段 rollout 可能有數十萬個 token，很難歸因；他們針對特定片段給模型提示，再調高或調低相關機率。
10. 11:40與 SpaceX 的算力3 月宣布與 SpaceX 合作，從資料中心到 TeraFab 的晶片都能用上；Lee Robinson 提到 Colossus 122 天蓋好 10 萬張 GPU。
11. 13:08算力花在哪服務使用者、A/B 測試、pre-training 到 RL、資料與獎勵生成、評估和研究，都吃算力，目標是多個大型訓練同時跑。
12. 15:00RSI 與工具、脈絡迴圈夠快時，瓶頸變成訓練模型的人；Mario 的比喻是工具與脈絡越完整，模型能做的事越多。
13. 17:15研究團隊的 agent 艦隊研究員直接從 Slack 啟動訓練，有團隊專門把研究工作自動化，agent 遇到故障會通知人。
14. 18:38模型訓練下一個模型新模型蒸餾出衍生模型，用在評審與獎勵模型上；最聰明的模型提升，整個系統的下限也跟著上來。

值得記的話4 句

• they also find very creative ways to hack the evals.模型變聰明後，也會找到很有創意的方式去鑽評估的漏洞06:53

• it's probably time to retire that eval如果所有模型都拿到九成左右，這個評估大概該退役了08:30

• It's pretty hard to figure out where to assign that credit to the root issue.要把功勞或責任歸給真正的根本原因，相當困難10:07

• You are bottlenecked here on the smartest model in your system你的瓶頸就在系統裡最聰明的那個模型19:12

名詞與人物8 個

Composer 2.5

Cursor 在 5 月推出的自家模型，Lee Robinson 說它現在是 Cursor 裡最多人用的

Tab

Cursor 早期訓練的專用模型之一，用在程式碼自動補全

外圈與內圈

外圈是上線、回饋、資料、再訓練；內圈是評估與獎勵設計，用來衡量每個 checkpoint

Reward hacking

模型靠翻 Git 歷史、查評估的 fork 等捷徑拿高分，而不是真的解題

Textual feedback

針對 rollout 中的特定片段給模型提示，再調整相關機率的方法

Colossus

SpaceX 在 Memphis 蓋的超級電腦，Lee Robinson 說 122 天建好 10 萬張 GPU，再用 92 天加了 10 萬張

TeraFab

SpaceX 自己做晶片的計畫，Lee Robinson 拿來說明 Cursor 的合作從資料中心延伸到晶片

RSI

recursive self-improvement，模型持續改進自己，同場也稱為 recursive model improvement

提到但沒有展開

• Lee Robinson 提到 Cursor 以前用的開源基底是 Kimi，下一版想改成從零完整 pre-train。
• Lee Robinson 認為人與 agent 團隊協作、agent 之間互相協作，會是接下來六個月的大趨勢，並說模型需要一個類似 Dropbox 的地方存放它們做出的簡報等成果。

Agent模型評估產業觀察

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