모델은 가짜 환경을 보면 치팅부터 배운다.

요약

Cursor는 모델이 가짜 환경에서 속임수를 쓰는 것을 방지하기 위해 실제 프로덕션 환경을 RL(강화학습) 루프에 직접 통합했습니다. 이를 위해 10만 대의 동시 부팅이 가능한 자체 VM 스택을 구축하여 학습 효율을 극대화했습니다.

Cursor는 Composer 2 코딩 모델을 RL로 훈련하면서 자기 실제 제품 환경을 그대로 RL 루프에 넣었다.

Cursor 연구진 설명에 따르면 모델이 가짜 환경과 진짜를 구별하고 RL에서 속임수를 쓰는 걸 막기 위해서다.

production 환경 자체가 가장 강력한 RL 환경이라는 판단이다.

자체 VM 스택을 만들어 10만 대 동시 부팅이 가능하게 했고, Fireworks와 inference 최적화도 같이 진행했다.

GPU는 수만 대 규모로 대형 연구소에 비해 적다.

생산 환경을 RL에 직접 쓰는 선택이 핵심 전략으로 보인다.

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