图片来源：Cursor官方推文截图
2025年9月12日，AI编程平台Cursor在著名社交媒体平台“X”的官方账号上发推文宣布，Cursor升级Tab模型，为开发者们带来了全新的惊喜。
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Tab模型升级，精准度飙升
Cursor的Tab模型是专门为开发者提供自动补全建议的系统。以往，开发者在使用自动补全功能时，常常会遇到一些低质量建议，不仅浪费了时间，还可能干扰编写思路。
不过，Cursor此次对Tab模型进行了全面升级，新版本显著减少了低质量建议的数量，建议数量减少了21%，同时建议的接受率却大幅提高了28%。这意味着开发者能更快地找到合适的代码建议，大大提升了编码效率。
突破传统，探索更优方案
Cursor团队深知，实现高接受率并非单纯让模型变聪明那么简单，关键在于懂得何时该提供建议、何时该保持沉默。起初，他们考虑借鉴一种常见的方法，即训练一个单独的模型来预测建议是否会被接受。就像2022年的一项研究在GitHub Copilot中取得成功那样，采用逻辑回归过滤器，分析编程语言、最近的接受历史和训练字符等特征，将得分较低的建议隐藏起来。
然而，Cursor并不满足于此。他们认为这种方案虽然能预测用户接受建议的概率，但不够通用，无法充分利用Tab模型学到的强大代码表示。Cursor希望从根源上解决问题，避免一开始就产生低质量建议，而不是事后进行过滤。
视频来源：Cursor官方推文宣传视频
强化学习登场，开启新篇章
为了实现这一目标，Cursor采用了策略梯度方法，这是一种强化学习技术。简单来说，当用户接受模型给出的建议时，模型会得到奖励；当建议被拒绝时，模型会受到惩罚；而模型选择保持沉默时，则不会得到任何反馈。这种方法需要“在线”数据，也就是从当前使用的模型收集反馈。
为了解决数据收集问题，Cursor采取了积极的措施。他们每天多次向用户部署新的检查点，并迅速基于新交互对模型进行再训练。目前，从部署检查点到收集数据的过程仅需1.5到2小时，这在AI行业里已经算是相当快的速度了。Cursor的Tab模型每天要处理超过4亿个请求，如此庞大的数据处理量，也体现了该模型的强大能力。
行业认可，未来可期
Cursor的这一创新举措得到了行业内的关注和认可。一位在OpenAI从事后训练的工程师在社交媒体上称赞道，Cursor似乎是第一个成功在大规模上实施在线强化学习技术的公司。在线强化学习被认为是该领域最令人兴奋的方向之一，Cursor的尝试无疑为行业发展提供了新的思路和方向。
母公司助力，功能持续更新
Cursor的出色表现离不开其母公司Anysphere的支持。不久前，Anysphere宣布融资9亿美元，估值达到99亿美元。有了雄厚的资金支持，Cursor得以不断推出新功能。除了Tab模型的升级，Cursor还在同月进行了平台更新，新增了自动代码审查、记忆功能和一键设置模型上下文协议服务器的功能。
此外，还推出了一项月费200美元的“超值”计划，承诺提供20倍于20美元月费“专业版”的使用量，满足了不同开发者的需求。
Cursor通过升级Tab模型，采用强化学习技术，为开发者带来了更精准、高效的编码体验。
随着技术的不断发展和完善，相信Cursor将在编程领域发挥更大的作用，为开发者们创造更多的价值。
文章素材来源：Cursor在2025年9月12日官方发布的推文
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