[马斯克] 马斯克 OpenAI Anthropic全盯上同一件事 AI巨头集体转向
强化学习有两种监督方式，一种叫做结果监督，只看最后是否跑通。但是结果监督会催生「奖励黑客」的现象：模型为了能跑通可能写出冗余、脆弱、带逻辑漏洞的代码，但因为测试过了，模型以为自己学对了。
而另一种叫做过程监督，对推理路径上的每一步进行打分。上述这些过程信号，只有在 coding agent 运行环境里才能诞生。GitHub 仓库里只有结果，哪怕是去看单独的提交历史，看 PR，都找不到有效的过程信号。
在缺乏有效、自主可获得的过程信号的时候，一些模型厂商会采用「蒸馏」的方式，这个事情大家应该已经知道了。
蒸馏的逻辑很简单，给同样的输入，老师模型输出什么，学生模型就学着输出什么。但是通过蒸馏，即便可以获取到思维链，得到的仍然更像是结果，而非被蒸馏的老师模型内部的概率分布。
一旦学生在推理中偏离了老师的轨迹，哪怕一个 token 不符合，都有可能发生偏离。
这背后是强化学习的基础限制：策略梯度定理要求，优化样本最好由当前正在优化的模型自己去产生。这种数据叫做 on-policy 数据。而通过蒸馏别家模型，在别人的产品里产生的数据，来训练自己模型，都属于 off-policy 数据。模型当然可以从中学到东西，但学不到老师模型内部的概率分布信息。
而像 Cursor 这样自己就是 coding agent 产品的公司，掌握着最真实、有效、高质量的训练数据。Cursor 产品本身，就是 coding 模型在实战环境中的最佳训练场。
我们可以通过 Cursor 年初的「翻车」，来证明这个逻辑。
4.
APPSO 读者应该记得，年初 Cursor 发布了 Composer 2，号称「下一代专用编程模型」，技术报道写的相对保守，自报家门是新模型，也没有提供具体的模型底座信息。
结果很快，网友就在公开代码片段里发现了 Kimi 的模型 ID，截图传遍了开发者社群，逼得 Cursor 副总裁 Lee Robinson 出面澄清：「Composer 2 确实是从开源底座出发的。最终模型大约只有 1/4 的算力来自底座，剩下 3/4 是我们自己训出来的。」几小时后，Cursor 联创 Aman Sanger 也跟着发了一条道歉：「一开始没提 Kimi 底座是个失误。」
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一旦学生在推理中偏离了老师的轨迹，哪怕一个 token 不符合，都有可能发生偏离。
这背后是强化学习的基础限制：策略梯度定理要求，优化样本最好由当前正在优化的模型自己去产生。这种数据叫做 on-policy 数据。而通过蒸馏别家模型，在别人的产品里产生的数据，来训练自己模型，都属于 off-policy 数据。模型当然可以从中学到东西，但学不到老师模型内部的概率分布信息。
而像 Cursor 这样自己就是 coding agent 产品的公司，掌握着最真实、有效、高质量的训练数据。Cursor 产品本身，就是 coding 模型在实战环境中的最佳训练场。
我们可以通过 Cursor 年初的「翻车」，来证明这个逻辑。
4.
APPSO 读者应该记得，年初 Cursor 发布了 Composer 2，号称「下一代专用编程模型」，技术报道写的相对保守，自报家门是新模型，也没有提供具体的模型底座信息。
结果很快，网友就在公开代码片段里发现了 Kimi 的模型 ID，截图传遍了开发者社群，逼得 Cursor 副总裁 Lee Robinson 出面澄清：「Composer 2 确实是从开源底座出发的。最终模型大约只有 1/4 的算力来自底座，剩下 3/4 是我们自己训出来的。」几小时后，Cursor 联创 Aman Sanger 也跟着发了一条道歉：「一开始没提 Kimi 底座是个失误。」
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