Tail-Influence Sampling：面向 CVaR 策略评估的尾部影响采样

针对均值回报相近的策略在罕见失败上差异显著、而估计下尾 CVaR 需大量昂贵 rollout 的问题，作者提出 Tail-Influence Sampling（TIS）：为每个可查询条件分布推导"尾部影响"，聚合其不确定性经 Bellman 复用对 CVaR 的作用，并据此把固定评估预算重新分配给对尾部最关键的核，另设访问锚定变体防止试点分配不足。在固定维度与正分位边际下，TIS 达到 oracle 渐近方差与一阶 MSE（含试点成本），锚定变体与 oracle 相差不超过两倍。CliffWalking 上相同转移预算下 MSE 较学习占用降低 41%、较完整 rollout 降低 76%；冻结语言模型评审流程中，锚定 TIS 在 24 个 MMLU-Pro 设置中的 23 个优于同等正则化的均值影响混合，六次调用 FinQA 评审的 MSE 比 rollout 低 2.4-3.4 倍。