La porción de IA está creciendo tan rápido que es fácil perder de vista las tendencias dentro de la tendencia

Una que vale la pena observar:
Los productos serios están apilando RL propietario sobre bases de peso abierto en lugar de simplemente enrutar a APIs de frontera
Están llevando el post-entrenamiento a casa y obteniendo mejores resultados que simplemente enrutar a APIs de frontera
El Composer 2 de Cursor es el mejor ejemplo
El 25% del cómputo en la base Kimi y el 75% en el RL propio de Cursor usando sus trayectorias de codificación
Muchos otros están haciendo esto en silencio, muchos más seguirán esta ruta
El modelo base es la mercancía y el post-entrenamiento es la fosa
La única complicación es que el post-entrenamiento es costoso, por lo que no es algo que muchas empresas puedan permitirse
Las empresas que hagan este proceso más asequible y accesible tendrán una oferta increíblemente valiosa