Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型绕过推理瓶颈，加速复杂 AI 搜索

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Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线 RL 发现奖励对齐的查询扇出并编译为监督信号，再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器，实现推理时单次非自回归生成完整结果集，无需 CoT 推理 token。该方法在 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 上微调扇出语言模型，以集合级属性奖励缓解零样本 LLM 的同义复述坍缩与自回归延迟瓶颈。

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