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

Google 在 ICML 2026 论文中提出 Retrieve-for-Train 框架，用离线强化学习将属性对齐的查询扇出编译为监督信号，并蒸馏进 53.9M 参数的扩散检索器，实现单次非自回归推理，无需测试时思维 token。该方法在 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 上微调，解决零样本 LLM 的释义坍缩与自回归延迟瓶颈。