Google Research 用 Retrieve-for-Train 绕过推理瓶颈,加速复杂 AI 搜索
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架,用离线强化学习把奖励对齐的 fan-out 查询编译成监督信号,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 fan-out,无需测试时 CoT 推理 token。
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架,用离线强化学习把奖励对齐的 fan-out 查询编译成监督信号,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 fan-out,无需测试时 CoT 推理 token。
Google DeepMind 联合 Kaggle 发布 FACTS Benchmark Suite,在原有 FACTS Grounding 基础上新增 Parametric、Search、Multimodal 三项基准,并将 Grounding 升级至 v2,共 3,513 个公开样本。
OpenAI 对 GPT-3 进行微调,使其能借助基于文本的网页浏览器更准确地回答开放式问题。