文章详细介绍了Cursor团队的技术细节、AI在编程中的应用、对未来编程和AI的看法以及Cursor团队的理念。涵盖了模型架构、推测解码、缓存策略、注意力机制优化等方面的技术细节，以及AI在编程中的应用，如代码生成、问答、代码重构等。同时，文章还探讨了编程的未来和Cursor团队的理念。
强调人机结合可以超越最好的纯AI系统，重视实际应用和用户体验，追求技术创新的同时重视伦理影响。
Lex Fridman 访谈了Cursor 创始团队，这一期干货非常多。
他们详细介绍了 Cursor 的技术细节、AI 在编程中的应用、对未来 AI 编程的看法以及Cursor 团队的理念。
我整理了一下自己觉得重要的部分。
Cursor技术细节:
1.
模型架构:
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Cursor 使用多个定制模型的集成,结合前沿大模型。
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他们使用混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)来处理长上下文输入。
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MoE 模型在处理大量输入token但输出较少token的任务时特别有效。
1.
推测解码(Speculative Decoding):
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Cursor 开发了一种叫"推测编辑"(Speculative Edits)的技术,是推测解码的变体。
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传统推测解码使用小模型预测草稿tokens,大模型验证。
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Cursor的推测编辑利用原始代码作为强先验,可以并行处理大块原始代码。
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这种方法大大加快了代码编辑的速度,同时保持了高质量输出。
1.
缓存策略:
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使用KV(Key-Value)缓存来提高性能。
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在用户输入时预热缓存,如预先加载当前文件内容。
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跨请求重用KV缓存,减少延迟和计算成本。
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探索更激进的缓存策略,如预测用户可能接受的多个建议并缓存。
1.
注意力机制优化:
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从传统的多头注意力(Multi-Head Attention)转向更高效的注意力方案。
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使用组查询注意力(Group Query Attention)或多查询注意力(Multi-Query Attention)。
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这些方法通过减少键值头的数量来压缩KV缓存大小,提高内存带宽效率。
1.
延迟优化:
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采用类似"MLA"(来自Deep SeqAI)的算法,将所有头的键值压缩成一个潜在向量。
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这种方法在保持性能的同时显著减少了存储需求。
1.
检索系统:
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开发了自定义的检索系统,用于计算代码库的语义索引。
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使用嵌入(embeddings)来表示代码块,但不存储实际代码内容。
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采用类似Merkle树的哈希结构来高效同步客户端和服务器端的代码状态。
1.
提示工程:
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开发了一个名为"preamp"的系统,用于动态格式化输入提示。
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使用类似React的声明式方法来构建提示,允许更灵活的上下文管理。
1.
合成数据生成:
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讨论了三种主要的合成数据类型:蒸馏、反向任务生成、易验证输出生成。
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这些方法用于增强模型性能,特别是在数据稀缺的任务上。
1.
强化学习:
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探讨了RLHF(基于人类反馈的强化学习)和RLAF(基于AI反馈的强化学习)在改进模型性能方面的作用。
1.
测试时计算(Test-Time Compute):
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讨论了像OpenAI的GPT-4 w/ 0.1这样的系统的潜力和挑战。
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探讨了如何在推理时动态分配更多计算资源来提高模型性能。
1.
基础设施:
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主要使用AWS进行部署和扩展。
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讨论了在处理大规模请求时遇到的挑战,如表溢出等问题。
这些技术细节展示了Cursor团队在优化AI辅助编程体验方面的深入研究和创新。他们不仅关注模型本身的改进,还非常注重系统层面的优化,以提供快速、流畅的用户体验。
AI在编程中的应用
1.
代码生成和补全:
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AI模型在代码生成和自动补全方面表现出色。
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Cursor的"Tab"功能不仅可以预测下一个字符,还能预测整个代码变更。
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模型可以理解编程者的意图,提供上下文相关的建议。
1.
问答和代码解释:
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AI能够回答关于代码库的问题,帮助程序员理解复杂的代码结构。
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可以提供代码解释,帮助新手或不熟悉某部分代码的开发者快速上手。
1.
代码重构和迁移:
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AI可以辅助大规模的代码重构任务,如API迁移。
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例如,将异步本地存储迁移到上下文对象的案例,AI可以大大加速这个过程。
1.
多文件编辑:
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AI能够理解跨文件的代码关系,提供跨文件的编辑建议。
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这对于大型项目的重构和功能实现特别有用。
1.
代码检索:
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AI可以进行语义化的代码检索,帮助开发者快速找到相关代码片段。
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这比传统的基于文本的搜索更加智能和精确。
1.
Bug检测与修复:
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目前AI在bug检测方面还有待提高。
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团队认为未来AI将能更好地识别和修复bug,特别是一些常见的错误,如off-by-one错误。
1.
代码验证和形式化证明:
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团队展望未来AI可能在代码验证和形式化证明方面发挥重要作用。
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可能会减少传统单元测试的需求,转而使用AI来验证代码的正确性。
1.
自然语言到代码的转换:
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虽然自然语言编程是一个趋势,但团队认为完全的自然语言编程可能不是最终目标。
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他们认为理想的方式是结合自然语言和传统编程,让开发者能够在不同抽象层级间自由切换。
1.
代码审查:
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AI可以辅助代码审查过程,帮助识别潜在问题和改进点。
•
未来可能会开发更智能的diff工具,突出显示重要的代码变更。
1.
环境设置和部署:
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讨论了AI在设置开发环境、安装软件包、配置数据库和部署应用方面的潜力。
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这些任务目前还没有完全自动化,但团队认为这是未来的发展方向。
1.
背景任务和持续优化:
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AI可以在后台运行,持续分析和优化代码库。
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例如,当开发者专注于前端工作时,AI可以同时优化后端代码。
1.
编程教育:
•
AI工具可以使编程更容易入门,扩大能够进行编程的人群范围。
•
但团队也强调,顶尖程序员的创造力和判断力仍然无法被AI完全替代。
1.
挑战和限制:
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讨论了AI在处理非常具体或罕见的编程任务时可能出现的"幻觉"问题。
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强调了在使用AI工具时,人类开发者保持控制和理解的重要性。
1.
未来展望:
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团队预见了一个人机协作的未来,其中AI增强了人类程序员的能力,而不是取代他们。
•
他们强调,未来的编程将更快速、更有趣,但仍然需要人类的创造力和决策能力。
总的来说,Cursor团队对AI在编程中的应用持积极态度,但也认识到当前的局限性。他们的目标是创造一个能够显著提高程序员生产力的人机协作系统,而不是完全自动化的编程解决方案。
Cursor团队对编程未来的看法
1.
增强而非取代:
•
团队强调AI的目标是增强程序员的能力,而不是取代他们。
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他们预见一个"人机混合工程师"的未来,这种工程师将比单独的人类或AI更有效率。
2.
速度和效率的提升:
•
未来的编程将比现在快得多。AI将处理大量低熵(高度可预测)的任务。
•
程序员将能够"以判断力的速度进行迭代",即想法可以更快地转化为代码。
3.
更高层次的抽象:
•
程序员可能会更多地在更高层次的抽象上工作,如伪代码。
•
AI可以将这些高层次指令转换为实际的、可执行的代码。
4.
灵活的抽象层级:
•
未来的编程环境可能允许在不同抽象层级间自由切换。
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例如,可以在伪代码级别编辑,然后下钻到具体的实现细节。
5.
控制权保持在人类手中:
•
尽管AI能力增强,但团队认为关键的设计决策仍应由人类做出。
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他们不赞同完全依赖自然语言的"聊天机器人式"编程,因为这可能导致失去对细节的控制。
6.
编程技能的演变:
•
某些传统的编程技能(如记忆语法)可能变得不那么重要。
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创造力、系统设计能力和做出权衡决策的能力将变得更加重要。
7.
更广泛的参与:
•
AI工具可能使编程变得更容易入门,允许更多人参与软件开发。
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但团队也指出,顶尖程序员仍然需要深厚的技术知识和创造力。
8.
迭代和实验的重要性:
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未来的编程可能更强调快速迭代和实验。
•
AI工具将使尝试不同方案变得更容易,减少前期规划的压力。
9.
代码审查和质量控制的变革:
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AI可能改变代码审查的方式,提供更智能的差异比较和问题检测。
•
可能出现新的质量控制方法,如AI辅助的形式化验证。
10.
编程语言的演变:
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虽然自然语言编程会变得更普遍,但团队认为传统编程语言不会完全消失。
•
可能会出现新的、更适合人机协作的编程语言或范式。
11.
大规模重构和迁移:
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AI将大大简化大规模代码重构和迁移的过程。
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这可能导致更频繁的代码库优化和技术栈更新。
12.
持续学习和适应:
•
程序员需要不断学习和适应新的AI工具和方法。
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编程教育可能需要调整,以培养与AI工具协作的能力。
13.
更注重系统级思考:
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随着AI处理更多细节,程序员可能需要更多关注系统级的设计和架构。
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理解复杂系统的交互和权衡变得更加重要。
14.
编程的乐趣:
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团队强调,尽管AI带来了巨大变化,但编程的核心乐趣不会消失。
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事实上,他们认为AI将使编程变得更有趣,因为它消除了许多繁琐的任务。
15.
伦理和责任:
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随着AI在编程中的应用增加,讨论涉及了对数据隐私和系统安全的担忧。
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程序员可能需要更多地考虑AI应用的伦理影响。
总的来说,Cursor团队对编程的未来持乐观态度。他们看到了AI带来的巨大机遇,同时也认识到人类创造力和判断力的持续重要性。他们的愿景是一个人机协作的未来,其中AI工具极大地增强了人类程序员的能力,使编程变得更快、更有趣、更有创造性。
Cursor团队的理念
1.
