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强化学习
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Cursor发布了首个编程大模型Composer，速度达每秒250个tokens，效率提升400%。Cursor 2.0新版本引入原生浏览器工具和语音生成代码功能，支持多Agent协作。Composer通过强化学习训练，能在真实环境中执行编程任务，但模型来源尚不明确。
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蚂蚁与港大联合推出PromptCoT 2.0框架，专注于任务合成与强化学习。实验表明，该框架在数学代码推理任务上达成新SOTA，显著提升模型性能。PromptCoT 2.0通过期望最大化优化生成更具挑战性的问题，并开源4.77M合成数据，推动大模型推理能力的提升。未来将探索环境合成与多模态任务。
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上海交大与字节跳动合作推出RhymeRL框架，训练速度提升2.6倍，且保持精度。该框架通过利用历史数据和新技术，解决了Rollout阶段的低效问题，显著加速AI模型训练。
Meta的强化学习专家Rishabh Agarwal即将离职，曾在谷歌和Meta参与多个重要项目。他的离职引发网友关注，猜测可能与内部矛盾和薪酬问题有关。
