7 мая 2026, 07:01
Composer тренирует Composer: Cursor использовал старую схема для обучения новой

Cursor рассказал в блоге о механизме autoinstall, который помог поднять собственную модель Composer 2 на бенчмарке Terminal-Bench с 47,9% до 61,7%. Главная идея: предыдущая релиз модели, Composer 1.5, автоматически готовила рабочие окружения, на которых потом обучалась Composer 2.
Чтобы тренировать модель для программирования через обучение с подкреплением (RL), нужны рабочие программные проекты: репозиторий должен запускаться, зависимости — устанавливаться, тесты — проходить. Если окружение сломано на старте, схема тратит токены и вычисления не на решение задачи, а на отладку установки. Иногда проблема и вовсе становится нерешаемой, и обучающий сигнал теряется. То есть проблема не в том, чтобы научить модель писать исходник, а в том, чтобы каждая учебная проблема была корректной и работающей.
Autoinstall устроен в две стадии. На первой стадии агент получает голую копию репозитория, изучает README, makefile, документацию проекта и предлагает десять команд, которые должны успешно выполниться при правильной настройке: установка пакетов, тесты, запускание исполняемых частей. На второй стадии — еще один экземпляр Composer берет три команды из этого списка и доводит проект до состояния, в котором они успешно выполняются. Если итоговая проверка не срабатывает, стадию перезапускают; после пяти неудачных попыток окружение отбрасывают.
Объем работы шире обычного "поставь пакет — запусти тест". По описанию Cursor, autoinstall может создавать недостающие файлы и изображения-заглушки, мокать таблицы базы данных и S3-папки, поднимать конфигурации MinIO и контейнеры Docker, писать стартовые скрипты для долгоживущих процессов. В качестве иллюстрации компания приводит работу с celo-org/celo-monorepo — большим блокчейн-проектом с неполной документацией. Агент изучал внешнюю документацию через веб-поиск, обнаружил необходимость в Foundry и связанном репозитории, со следующий попытки разработал мок-пользователя и сумел запустить демонстрационную программу локально.
Cursor осторожен в выводах. Это не история о том, как модель создала следующую схема — Composer 1.5 не разрабатывала Composer 2, она только автоматизировала часть инфраструктурного конвейера. Но организация пишет, что в будущих тренировочных циклах предыдущие версии Composer могут взять на себя и другие части обучения: управление запусками, препроцессинг данных, настройку архитектуры. Постепенный сдвиг к конвейеру, где старшее поколение моделей обслуживает производство младшего.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
Читают сейчас

22 минуты назад
Самоучка с Claude Code объявил, что расшифровал минойское письмо, не поддававшееся 120 лет
Том Ди Мино — инженер-самоучка и лингвист-любитель из долины Гудзона — объявил, что расшифровал линейное письмо А, минойскую письменность бронзового века, над которой специалисты безуспешно бьются бол

9 часов назад
Потребитель превратил Steam Controller в радиоуправляемый в интернете прибор через браузер
Потребитель превратил свежий Valve контроллер Steam Controller в радиоуправляемый в интернете гаджет, который можно пустить по столу по своим делам через браузер на базе Chromium. Контроллером можно у

10 часов назад
DeepSeek получил компьютерное зрение — схема «водит пальцем по картинке»
18 июня DeepSeek включила режим работы с изображениями (Vision) в своем приложении и веб-версии. Об этом сообщил Чэнь Сяокан — один из авторов мультимодальных моделей серии DeepSeek-VL. Теперь в чате

11 часов назад
Cerebras разогнал Google Gemma 4 до 1500 токенов/с — и научил видеть картинки
Организация Cerebras, известная гигантскими ИИ-чипами размером с кремниевую пластину, запустила модель Gemma 4 на своей платформе инференса со скоростью более чем 1500 токенов в секунду. Пока это прив

13 часов назад
«Яндекс» внедрил в чат с «Алисой AI» 30 ИИ-персонажей с разными характерами и сценариями общения
В чат с Алисой AI добавили ИИ‑персонажей с разными характерами и манерой общения. На момент написания материала доступно 30 персонажей: от популярного блогера до аниме‑героини. Каждый персонаж рассчит