Cursor'ın ilk ajan tabanlı kodlama modeli Composer 1'in ardından, şirket Composer 1.5'i tanıttı. Bu yeni sürüm, modelin kodlama yeteneğinde önemli iyileştirmeler sunarak günlük kullanım için hız ve zeka arasında güçlü bir denge kuruyor. Composer 1.5, aynı önceden eğitilmiş model üzerinde takviyeli öğrenmenin (reinforcement learning - RL) 20 kat daha fazla ölçeklendirilmesiyle geliştirildi. Hatta Composer 1.5'in eğitim sonrası aşamasında kullanılan hesaplama gücü, temel modelin ön eğitiminde kullanılan miktarı bile aşıyor. Bu ölçeklendirme, modelin gerçek dünya kodlama problemlerine yönelik dahili kıyaslamalarda Composer 1'i hızla geride bırakmasını ve özellikle zorlu görevlerde performansını artırmasını sağladı.
Composer 1.5, bir "düşünen model" olarak öne çıkıyor. Sorgulara yanıt verirken, kullanıcının kod tabanını anlamak ve sonraki adımları planlamak için "düşünme tokenları" üretiyor. Bu düşünme aşamaları, modelin zekası için kritik öneme sahip. Model, kolay problemlerde minimum düşünme ile hızlı yanıt verirken, zorlu problemlerde tatmin edici bir yanıt bulana kadar düşünmeye devam edecek şekilde eğitildi. Ayrıca, daha uzun süreli görevleri yönetmek için Composer 1.5, "kendi kendini özetleme" (self-summarization) yeteneğine sahip. Bu özellik, modelin mevcut bağlamı tükendiğinde bile bir çözüm aramaya devam etmesine olanak tanıyor. Kendi kendini özetleme, modelin bağlam uzunluğu değiştikçe orijinal doğruluğunu korumasını sağlıyor. Composer 1.5, Composer 1'den çok daha güçlü bir model olup, etkileşimli kullanım için tavsiye ediliyor. Eğitimi, kodlama için RL'nin öngörülebilir zeka iyileştirmeleriyle sürekli olarak ölçeklendirilebileceğini gösteriyor.
Bu yeni sürüm, yapay zeka destekli kodlama asistanlarının karmaşık sorunları çözme yeteneğini artırırken, geliştirme süreçlerini daha verimli hale getirme potansiyelini ortaya koyuyor.