Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架加速复杂 AI 搜索

Google Research 在 ICML 2026 论文中提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线强化学习将查询分解行为编译至 53.9M 参数的扩散模型，实现单次非自回归推理。该方案利用 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 进行监督合成，消除了推理时的思维 token 开销，解决了传统 LLM 在集合级搜索中的延迟瓶颈。