本文提出了基于对比学习的自动模型评估（CAME）框架，通过在未标记/未见测试集上进行推导，建立了模型性能与对比损失之间的可预测关系，从而克服了现有自动模型评估方法中依赖训练集的问题，并在性能上显著超越了之前的工作。
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