Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型加速 AI 搜索查询扇出
Google Research 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，无需生成 CoT 推理 token。
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今日 0 条9月16日
3月17日
Google 在 PNAS 发表研究：用高温超导问题测试 LLM 世界模型
Google 与康奈尔大学合作在 PNAS 发表研究，让 GPT-4o、Perplexity、Claude 3.5、Gemini Advanced Pro 1.5、NotebookLM 和一套自建 RAG 系统回答 67 道高温超导专家级问题，由 12 位国际专家按平衡性、全面性、简洁性、证据、图像相关性和定性反馈六项指标盲评打分。