Retrieve-for-Train 用离线强化学习加速复杂 AI 搜索

Google Research 在 ICML 2026 论文中提出 Retrieve-for-Train，用离线强化学习生成与集合属性对齐的查询分解监督，再训练 53.9M-parameter 扩散检索器，在单次非自回归过程中生成完整目标集合。该方法在时延上相较自回归方法实现 12 to 20 speedup，并在大上下文批处理中将近 50 秒的自回归扇出延迟降至亚秒级到数秒。