Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型绕过推理瓶颈，加速复杂 AI 搜索

Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线强化学习发现奖励对齐的 fan-out 查询并编译为监督信号，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生成完整结果集，无需 CoT 推理 token。