Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型绕过推理瓶颈
Google Research 在 ICML 2026 论文中提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线强化学习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的查询扇出。该方法基于 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 微调，无需测试时 CoT 推理 token，即可满足多样性、覆盖度等集合级属性要求。
#搜索
#搜索
今日 0 条Google ResearchAI 评分3131
Google DeepMindAI 评分4242 Google DeepMind 与 Kaggle 推出 FACTS Benchmark Suite，系统评估大语言模型事实性
Google DeepMind 联合 Kaggle 发布 FACTS Benchmark Suite，在原有 FACTS Grounding 基础上新增 Parametric、Search、Multimodal 三项基准，并将 Grounding 升级至 v2，共 3,513 个公开样例，另设私有留出集，由 Kaggle 管理并维护公开排行榜。