Почему Cursor выигрывает не только за счёт LLM, но и за счёт архитектуры
Cursor часто продают как “просто хороший LLM-редактор”, но у таких продуктов обычно выигрывает не только модель. СберТех по сути разбирает более приземлённую часть успеха: как быстро и аккуратно собрать контекст из большой кодовой базы, не гоняя весь проект на сервер.
В их разборе Cursor использует хеши, чтобы видеть, что именно изменилось в структуре проекта, и эмбеддинги — чтобы искать релевантные фрагменты кода. Если файл поменялся, переиндексируется только он, а не всё подряд. Для ИИ-инструмента это и есть разница между эффектной демкой и рабочим продуктом: не только отвечать умно, но и помнить, где именно искать.
Источник: Sber AI
Все новости: ai.popovs.tech
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
