Cursor创始团队访谈:AI编程工具的未来

Leo

欢迎各位收听本期播客!今天我们很荣幸邀请到了Cursor创始团队成员Michael,来和我们聊聊AI编程工具的发展。Michael,能否先和我们分享一下Cursor的起源故事?

Michael

当然,Leo。Cursor的起源可以追溯到2020年左右,当时OpenAI发布了关于缩放损失的论文。那篇论文让我们看到,只要有足够的计算资源和数据,AI模型就能不断进步。这让我们意识到,是时候将AI技术应用到编程工具中了。我们最初做了一些针对性很强的工具,比如为金融专业人士开发Jupyter Notebook插件。但真正的转折点是在2022年底,我们提前获得了GPT-4的使用权。那时我们感觉,是时候构建一个更宏大的愿景了 - 一个能让所有编程都流经AI模型的新型编程环境。

Leo

听起来Cursor的诞生与AI技术的发展密切相关。那么在开发过程中,你们在机器学习方面做了哪些创新?

Michael

我们在机器学习方面做了很多工作。比如说,Cursor使用了一个由我们自己训练的定制模型和前沿模型组成的集成系统。我们发现,虽然前沿模型在生成代码修改建议方面很擅长,但在处理具体的代码改动细节时往往会遇到困难。所以我们采取了一个两步策略:先用模型生成粗略的代码修改建议,再用另一个专门训练的模型将这些修改应用到实际文件中。此外,我们还开发了'投机编辑'技术来提升处理速度。这个技术源自投机解码,但我们对其进行了改进,使其更适合代码编辑场景。

Leo

这些技术细节真是令人着迷。说到AI,提示工程也是一个热门话题。Cursor在这方面有什么独特的做法吗?

Michael

确实,提示工程在AI应用中扮演着关键角色。在Cursor中,我们开发了一个叫做Preempt的系统来处理提示。这个系统的灵感来自于响应式网页设计。就像网页需要适应不同的屏幕大小一样,我们的提示也需要适应不同的输入量和上下文。Preempt使用类似React的声明式方法,允许我们为不同的提示组件设置优先级。比如,我们可以让光标所在的代码行具有最高优先级。这种方法不仅让提示更加灵活,也使得调试和优化变得更加容易。