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:
  • Cursor 使用多个定制模型的集成,结合前沿大模型。
  • 他们使用混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)来处理长上下文输入。
  • 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):
  • Cursor 开发了一种叫"推测编辑"(Speculative Edits)的技术,是推测解码的变体。
  • 传统推测解码使用小模型预测草稿tokens,大模型验证。
  • 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。
  • 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:
  • 使用KV(Key-Value)缓存来提高性能。
  • 在用户输入时预热缓存,如预先加载当前文件内容。
  • 跨请求重用KV缓存,减少延迟和计算成本。
  • 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:
  • 从传统的多头注意力(Multi-Head Attention)转向更高效的注意力方案。
  • 使用组查询注意力(Group Query Attention)或多查询注意力(Multi-Query Attention)。
  • 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:
  • 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。
  • 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:
  • 开发了自定义的检索系统,用于计算代码库的语义索引。
  • 使用嵌入(embeddings)来表示代码块,但不存储实际代码内容。
  • 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:
  • 开发了一个名为"preamp"的系统,用于动态格式化输入提示。
  • 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:
  • 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。
  • 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:
  • 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):
  • 讨论了像OpenAI的GPT-4 w/ 0.1这样的系统的潜力和挑战。
  • 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:
  • 主要使用AWS进行部署和扩展。
  • 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:
  • AI模型在代码生成和自动补全方面表现出色。
  • 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。
  • 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:
  • 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。
  • 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:
  • AI可以辅助大规模的代码重构任务,如API迁移。
  • 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:
  • AI能够理解跨文件的代码关系,提供跨文件的编辑建议。
  • 这对于大型项目的重构和功能实现特别有用。
  1. 代码检索:
  • 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。
  • 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:
  • 目前AI在bug检测方面还有待提高。
  • 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:
  • 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。
  • 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:
  • 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。
  • 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:
  • 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:
  • 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。
  • 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:
  • AI可以在后台运行,持续分析和优化代码库。
  • 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:
  • 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。
  • 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:
  • 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。
    • 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。
    • 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。
    • 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。
    • 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。
    • 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:
    • 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:
    • 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:
    • 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:
    • AI将大大简化大规模代码重构和迁移的过程。
    • 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。
    • 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:
    • 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。
    • 理解复杂系统的交互和权衡变得更加重要。
  14. 编程的乐趣:
    • 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。
    • 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:
    • 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。
    • 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. 使命宣言:
    • 他们将自己定义为"一个应用研究实验室,致力于构建非凡高效的人机系统"。
    • 强调他们不仅仅是一个软件公司,而是在推动人机协作的前沿。
  2. 人机协作愿景:
    • 团队相信未来的工程师将是人机混合体,比纯人类或纯AI系统更有效率。
    • 他们的目标是创造一个"比任何单独的工程师效率高一个数量级"的系统。
  3. 增强而非替代:
    • 强调AI的角色是增强人类能力,而不是取代人类。
    • 相信人类创造力结合AI能力可以产生最佳结果。
  4. 控制权和灵活性:
    • 强调给予程序员对代码库的"轻松控制"。
    • 设计系统使程序员可以在不同抽象层次间自由切换。
  5. 效率和速度:
    • 追求消除"低熵击键",即减少重复和可预测的编码工作。
    • 目标是让程序员能够"以判断力的速度进行迭代"。
  6. 复杂系统的掌控:
    • 相信他们的工具可以帮助程序员更好地处理和理解复杂系统。
    • 强调在最复杂的系统中也能保持高效率。
  7. 超越纯AI系统:
    • 相信人机结合可以"超越并胜过最好的纯AI系统"。
    • 认为人类判断力和AI能力的结合是最佳方案。
  8. 研究与工程结合:
    • 团队成员既是研究人员也是工程师。
    • 强调在"有用"和"可能"的边缘进行创新。
  9. 实际影响:
    • 强调他们的工作已经改善了"数十万程序员的生活"。
    • 重视实际应用和用户体验。
  10. 乐趣和创造力:
    • 即使在追求效率的同时,也强调使编程变得更有趣。
    • 相信提高效率可以释放更多创造性思考的空间。
  11. 持续创新:
    • 认识到AI和编程领域的快速变化,承诺持续创新。
    • 愿意挑战现有范式,探索新的可能性。
  12. 开放性:
    • 虽然他们有自己的专有技术,但也讨论了开源模型和工具的重要性。
    • 愿意与更广泛的技术社区分享见解和想法。
  13. 伦理考虑:
    • 讨论了隐私和安全问题,表明他们在追求创新的同时也考虑伦理影响。
    • 提到了对中心化AI系统潜在风险的担忧。
  14. 教育和赋能:
    • 相信他们的工具可以帮助更多人进入编程领域。
    • 但也强调深度技术知识的持续重要性。
  15. 长期愿景:
    • 不仅关注当前产品,还有明确的长期愿景。
    • 相信他们正在塑造编程和人机协作的未来。
  16. 平衡理想和实用:
    • 虽然有宏大愿景,但也注重解决当前实际问题。
    • 在理想目标和实用解决方案之间寻求平衡。

总的来说,Cursor团队的理念体现了对技术进步的热情,对人机协作的深刻理解,以及对编程未来的远见。他们不仅追求技术创新,还重视这些创新如何实际影响和改善程序员的工作。团队的核心信念是,通过将人类创造力与AI能力结合,可以创造出比单独的人类或AI更强大、更有效的系统。

原始视频：https://www.youtube.com/watch?v=oFfVt3S51T4

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