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Why Cursor Skipped Pre-Training (For Now)
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TL;DR · AI 摘要
跳过预训练可快速交付实用模型，但可能限制长期潜力。
核心要点
- 跳过预训练可缩短模型交付时间，适合快速验证需求。
- 从顶层任务入手，而非底层技术，能更快满足用户需求。
- 长期看，自定义预训练可能仍是提升模型性能的关键。
结构提纲
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提出为何不进行预训练的问题。
从顶层任务入手，快速构建实用模型。
跳过预训练可显著缩短模型交付时间。
预训练需要大量时间和资源投入。
自定义预训练可能对长期性能提升至关重要。
思维导图
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- Why Skip Pre-Training
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
If we were to start from the bottom, sort of figure out how we do pre-training and then scale it up, that would take a very long time.
By doing it the other way around, we were able to give our useful model to our users in very little time.
How do we get a model that's useful to users in the least time possible?
#AI#Machine Learning#Pre-training#Sequoia Capital