拉近学生策略。这样能更精准地纠正错误工具调用、混乱解释和不符合要求的风格。为了继续提升编码能力，Cursor 还把合成任务规模扩大到 Composer 2 的 25 倍，并在训练中动态筛选更难任务。其中一种方法是先从真实代码库中删除可测试功能，再要求模型把功能补回去，测试结果直接作为奖励信号。官方同时承认，大规模合成训练也带来了奖励作弊风险，例如模型逆向类型检查缓存，或反编译 Java 字节码来重
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