Modal 现在可以直接从 Airflow DAG 触发，让团队无需设置 Celery 或 Kubernetes 执行器即可运行 GPU 支持的 AI/ML 任务。该指南涵盖在 Airflow 环境中安装 Modal、设置 MODAL_TOKEN_ID 和 MODAL_TOKEN_SECRET，以及两种方法：通过查找调用已部署的 Modal Functions，或构建在 Modal Sandboxes 中运行 Python 的自定义 operator。一个 Modal Airflow provider 包正在开发中。
Cursor 发布了其最初“Problems”文章的后续，列出了它认为对 AI 编程下一阶段最关键的研究问题。该公司已将 Copilot++ 扩展至预测下一个光标位置，并将其与下一次编辑预测相结合，使模型能够“玩转”一系列低熵变更——一个演示需要按 11 次 Tab 键，而其他每个键按 3 次，Cursor 称之为 Cursor Flow。其他方向包括跨代码库的动作预测、通过更多推理时计算实现完美编辑、幻觉伪代码、多文件编辑、最优上下文、多跳上下文以及缺陷检测与调试。
Hunch 是一个空间画布，集成了 OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude 3 Opus 和 Stable Diffusion 3 等模型，它使用 Modal Sandboxes 在隔离的临时容器中安全执行 AI 生成的代码。该集成只需几行 Python 代码，支持 pip 安装、挂载存储卷和自动扩缩容。Hunch 表示，这一设置让非程序员也能构建获取 API 数据或将结果发送到 Slack webhook 的工作流。
Cursor 发布了一份正在解决的问题清单，包括训练一个自定义的快速重排序器，将来自所有来源的 50 万个 token 过滤到每次请求最相关的 8k。清单还涵盖面向编辑的 copilot、面向大型代码库的受限流内代理、缺陷查找以及更大规模的编辑。截至 2023 年 10 月 12 日，Cursor 已索引 14 亿个向量和 15 万个代码库。
Cursor 研究员 Arvid Lunnemark 认为，prompt 应被称为“prompt design”，并与网页设计相类比，因为两者都追求与动态输入进行清晰沟通，并且都必须让内容适配不同的“尺寸”——网页适配屏幕尺寸，prompt 适配上下文窗口。他发布了 Priompt v0.1，这是一个类似 React、基于 JSX 的 prompt 设计库，已在 Cursor 内部使用，并附带一个预览站点，可用真实请求数据渲染 prompt。