精选理由
Cursor 用 RL 训练模型而非提示工程，给 AI 产品团队一个关键信号：2027 年后，训练自己的模型才是护城河。做 AI 应用开发的建议点开，看看他们怎么和 Fireworks 合作跑 RL 滚动。
Cursor 团队没有通过提示工程优化 Composer 2.5，而是直接训练了模型。他们与 Fireworks 合作，在 Fireworks 上运行大规模强化学习（RL）滚动，同时进行生产推理。Fireworks 强调，到 2027 年，训练自己的模型是维持竞争护城河的唯一方式。这一做法展示了从提示工程到模型训练的转变趋势。
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Cursor 团队没有通过提示工程优化 Composer 2.5，而是直接训练了模型。他们与 Fireworks 合作，在 Fireworks 上运行大规模强化学习（RL）滚动，同时进行生产推理。Fireworks 强调，到 2027 年，训练自己的模型是维持竞争护城河的唯一方式。这一做法展示了从提示工程到模型训练的转变趋势。
Nathan's @cursor_ai team didn't prompt-engineer their way to Composer 2.5. They trained it. The massive RL program runs RL rollouts on Fireworks, alongside production inference. "Comment 🔥 to see my prompt&…