Google Research 的 Retrieve-for-Train：绕过推理瓶颈，加速复杂 AI 搜索

Google Research 提出 Retrieve-for-Train，用离线强化学习发现符合奖励目标的查询扩展方式，再将其蒸馏到轻量扩散检索器，以单次推理生成互补的子查询集合。该框架的扩散模型有 53.9M 参数，可直接把查询嵌入映射为完整目标嵌入集合，绕过文本 CoT 推理 token；训练还使用 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B。