Google Research·· 23 天前AI 评分54
绕过推理瓶颈：用 Retrieve-for-Train 加速复杂 AI 搜索
Bypassing inference bottlenecks: Accelerating complex AI search with Retrieve-for-Train
AI 导读
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线 RL 将搜索推理行为蒸馏到 53.9M 参数的扩散模型中。在时尚和音乐数据集上，该方法实现了 12-20 倍的推理加速，同时保持搜索结果的多样性和相关性。
来源：Google Research · research.google