执行摘要
- Cursor IDE 提供一个集成的、由 AI 驱动的开发环境，将增强型代码预测、代码审查和协作功能与云端模型集成和自动化能力相结合。
- 本报告所示实验实现了一个完全可配置的 PyTorch MNIST 训练流水线。其特性包括混合精度训练、余弦学习率调度、显式验证集划分、通过外部 YAML 配置实现可复现性，以及细粒度的检查点与报告机制。
- 采用 AMP、数据变换、动态配置和报告等功能，可支持稳健的模型实验，并使 Cursor 成为追求高效且可复现 ML 工作流的首选 IDE。
关键发现
在所有训练运行中集成 PyTorch AMP，实现可复现且高效的实验。
所有超参数、数据增强和模型结构均通过外部配置文件进行选择与管理。
在顶尖开发者中，借助自动检查点、报告与模型基线流程，显著提升生产力。
产品与实验背景
Cursor 提供了一个面向 AI 协作、自动化与工作流可视化的编程环境，覆盖桌面应用和云集成环境。MNIST 实验采用模块化的 Python/PyTorch 实现、由 YAML 驱动的配置以及精细的代码库管理，以支持先进的 ML 原型开发与基准测试。
所需能力转变
- 对 PyTorch 与 CUDA 进行显式随机种子控制
- 配置与检查点输出均可完全序列化
- 可配置的数据变换、增强与归一化
- 支持混合精度与学习率调度器
- 输出：JSON 训练历史、按文件夹组织的检查点、支持批量运行的 CLI 工具
- 在评估阶段进行详细分类结果与指标分析
方法论
- 对 notebooks/train_model.py、experiments/config.yaml 以及相关文件进行完整代码审查。
- 对基于 YAML 的训练工作流、AMP、学习率调度器及报告功能开展动手评估与测试运行（并进行人工记录）。
- 重点分析功能采用情况、开发者工作流收益以及 ML 生产率提升。
- 按文档要求保留所有文件名、代码片段与实现细节。
战略影响
采用 Cursor 的 ML 团队，尤其是在处理标准化数据集（如 MNIST）时，可获得数量级的效率提升。本报告所示系统通过支持基于配置的运行、自动检查点和集成的 CLI/批处理操作，实现了可复现性与可靠的模型调优能力。这进一步巩固了 Cursor 作为数据科学及 MLOps 工作流创新关键 IDE 的市场地位。
附录
AMP：Automatic Mixed Precision（PyTorch）；CLI：Command-Line Interface（命令行界面）；YAML：Yet-Another Markup Language，一种用于配置的标记语言；MLP：Multi-Layer Perceptron（多层感知机）。
保留的关键文件包括：train_model.py、evaluation.py、run_experiment.py、experiments/config.yaml。完整代码使用 torch、torchvision、tqdm、yaml、json，并显式管理 DataLoader、数据变换、配置与检查点。技术步骤与文件内容均已完整保留。
- https://cursor.so/
- https://pytorch.org/tutorials/beginner/introyt/trainingyt.html
- train_model.py、evaluation.py、run_experiment.py 源代码（按提供版本）