DREAM utiliza la predicción del siguiente token autoregresiva para supervisar el entrenamiento de incrustaciones de recuperación densa. Inyecta puntuaciones de similitud entre consulta y documento en las cabezas de atención de un LLM congelado, permitiendo la retropropagación de gradientes para la optimización del recuperador. DREAM supera a las líneas base en los benchmarks BEIR y RTEB a través de las escalas de modelos.