RPTune：面向 LLM 商品目录搜索的学习式上下文整理
RPTune 是一个端到端框架，将学习式目录整理与 LLM 后训练结合，用自动生成的目录监督信号提升商品搜索。其编码器-重组器整理器依据下游 LLM 反馈对商品排序和剪枝，整理后的目录再通过上下文相对奖励改进后训练。在 7 个真实商家的评测中，上下文整理带来最高 31.4 个百分点的准确率提升，后训练平均再提升 10.3 个百分点。
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Google ResearchAI 评分4343 Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型绕过推理瓶颈
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，实现单次非自回归的查询扇出，无需推理时的 CoT 思考 token。该方法基于 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 微调，旨在解决零样本 LLM 在数据库感知查询分解中的复述坍缩与自回归延迟瓶颈。