Cursor 自动化AI研究：递归模型改进与Grok 4.5训练

Cursor 团队在 AI Engineer 大会分享其自动化 AI 研究框架，包含外循环（基于真实用户反馈和 A/B 测试结果改进模型）和内循环（优化训练过程，如生成更难 RL 环境）。Composer 2.5 成为产品内最受欢迎模型，得益于更多 RL 环境和训练方法。团队构建大规模 agent 系统（主 agent + 子 agent）自动完成实验启动、监控和问题上报，研究者可从 Slack 直接操作。与 SpaceXAI 联合训练的 Grok 4.5 是 Cursor 迄今最强模型，训练使用了海量 Cursor 真实交互数据和强化学习。演讲还揭示了递归自我改进机制：更强主模型蒸馏出更好辅助模型，进一步加速下一代训练。