Cursor 氏は、Composer が精度とベスト プラクティスの点でも優れたパフォーマンスを発揮することを期待しています。静的データセットではトレーニングされず、一連のエージェント タスクを含むインタラクティブな開発課題に基づいてトレーニングされます。
興味深い主張と確かなトレーニング方法論はさておき、Composer が大手企業の最高の主要モデルと競合できるかどうかはまだわかりません。
Cursor の本来のユーザーである可能性のある開発者であっても、Anthropic の Claude のようなものが非常にうまく機能する場合、新しい実証されていないモデルに多くの時間を無駄にしたくないでしょう。
これに対処するために、Cursor は新しいマルチエージェント インターフェイスとともに Composer を導入しました。これにより、「git ワーク ツリーやリモート マシンによってサポートされ、相互に干渉することなく複数のエージェントを並行して実行」できるようになります。これは、同じタスクに対して複数のモデルを同時に使用し、その結果を比較し、最適なモデルを選択することを意味します。
このインターフェイスは、Composer を試してみて、作品自体を語ってもらうよう促します。今後数週間で開発者がこれについてどう感じるかがわかるでしょう。これまでのところ、私が話を聞いた開発者の非代表的なサンプルは、大規模モデルとの機能の差が顕著であるため、Composer は非効率であるだけでなく、非常に高価であると感じていると語っていました。
Cursor 2.0 のその他の新機能と修正は、次の場所で確認できます。 変更ログ。
