本日、次世代の Cursor Tab モデルであるFusionを発表します。

Cursor Tab は、エディタのカーソル付近での編集内容と、次にどこへ移動すべきか（「ジャンプ」）の両方を予測します。Fusion モデルは、編集の品質も高めつつ、ほぼ即時でより高品質なカーソルジャンプを生成します。Tab の直近の目標はコード編集から退屈さを取り除くことにあり、Fusion はその大きな前進です。私たちの最終目標であるフロー内でのNext Action Predictionへの道のりをさらに前進させます。

最も役立つコパイロット

2024年3月以降、Tab は数十億トークンでの編集予測に特化して学習したカスタムのスパース言語モデルで動作しています。それ以来、私たちはモデルのアップデートとインフラ改善を重ねる中で Tab のあらゆる側面を強化し、より高速で、より賢く、より役立つものへと磨き上げてきました。

Tabは開発を進めるにつれてますます有用になっており、ユーザーの皆さまにも同様に感じていただけていることを嬉しく思います。Tabは大きく進化し、現在では1日に10億文字以上の編集済み文字を生成し、リクエストレートは初期モデルのローンチ時から約100倍に増加しました。現時点で、Tabモデルは世界中のほぼすべてのLLMを上回る量のコードを生成しています。

テキストの挿入は、コード編集においてごく一部にすぎないと、私たちはずっと前から認識してきました。ほかのコパイロットがエディタのカーソル位置にテキストを挿入するだけなのに対し、Cursor Tab はカーソル周辺の包括的な編集提案を行い、次に進みたい箇所へも素早くジャンプさせます。

正確な編集候補やジャンプ先を素早く提示できるため、Tab は他のコパイロットよりもはるかに実用的です。もちろん、一般的なコパイロットのタスクも得意で、小さな関数の作成やインライン指示への追従を低レイテンシでこなします。

3月以降の改善点

最初のTabモデルは2024年3月に学習を完了し、提供を開始しました。初期のモデルリリースと比べて、Fusionは1行あたりの難易度の高い編集を25%以上高い精度で予測し、さらに10倍以上の長い変更提案を行います。Fusionはそのほか複数の点でも初期モデルを上回っています：

Fusionは提案の正確性で3月モデルを大きく上回り、ほぼ瞬時で高品質なカーソルジャンプ、より長いコンテキスト、低レイテンシも実現します。

モデル品質の向上は、次の要因によります：

• よりクリーンで高品質、かつ量も多いデータ
• プロンプトに含めるエディタの状態やファイル内容を大幅に増やした、より長いコンテキストウィンドウ
• 大規模な編集に向けて慎重に学習し、その結果としてBigger Edits モデル
• 指示追従のための合成データ
• 学習レシピとベースモデルの改善

レイテンシの改善は、推論処理の向上、パフォーマンスエンジニアリング、そしてより優れたベースモデルによって実現されています。

今後に向けて

Fusion は、新しいクライアントリリース（0.45.0）とともに全ユーザーへ順次提供を開始しています。

次回のTab改善スイートでは、コードベースのコンテキストが大幅に向上し、より自然なタブ連打のシーケンスが可能になり、さらにSupermavenテクノロジーをTabに統合します。

コード編集からあらゆる退屈さを取り除くこと、コード執筆に最も有用なモデルの一つを開発すること、あるいはプログラマーの行動軌跡をモデリングすることに関心がある方は、hiring@anysphere.coまでご連絡ください。