Google 提出 Retrieve-for-Train，用 RL 编译扩散检索器加速复杂 AI 搜索

Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线 RL 发现奖励对齐的查询 fan-out，并蒸馏进 53.9M 参数的轻量扩散检索器，实现单次非自回归查询展开。该方法对 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 进行微调，无需人工标注，也消除了推理时的文本 CoT token 开销，可在保持多样性、覆盖度等集合级属性的同时降低延迟。