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本文提出了一种方法，利用单次带标签验证集采样中获得的廉价统计量，预测语言模型的最佳N选一推理扩展增益。一个仅有三个核心特征的紧凑预测器与真实增益的斯皮尔曼相关系数ρ=0.90，使得在昂贵的奖励模型评分之前能够筛选配置。