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事件摘要
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事件进展
1 个已确认进展
- 来源：Google Research
报道与讨论时间线
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10月13日
Google Research一手
Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型加速 AI 搜索
Google Research 在 ICML 2026 论文中提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线强化学习训练 fan-out 语言模型生成属性对齐的子查询，再蒸馏到一个 53.9M 参数的扩散检索器，实现单次非自回归的查询扇出。该方法绕过了推理时数百个 CoT 推理 token 的“思考预算”，避免自回归延迟瓶颈，可即时生成多样化、互补的搜索结果集合。