arXiv:2610.33440v1 Announce Type: new Abstract: Selecting a compact training subset is an important step in adapting medical language models from existing question-answering banks. We investigate perturbation-based data selection using two signals derived from Gaussian perturbations of the final-block representation: prediction-change frequency and non-flipping margin contraction. After a shared entropy prefilter, Representation-Sensitivity Prioritization (RSP) combines the signals using automatic root-mean-square scaling, while RSP-Drop ranks candidates by contraction alone. Both selectors us
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月28日 · 原文日期：2026年10月27日
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人工核验：尚无核验记录
