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本文提出了一种面向LLM基准的子模核心集选择方法，该方法在不使用模型评估结果的情况下选择提示子集，在35个基准和18个LLM上实现了分数保持。
证明了线性回归中近视贝叶斯主动学习贪心算法的紧近似比，并确定了最大初始杠杆分数作为关键量。