**MIRA：通过自锚定评分标准的中途训练源感知数据选择**

_MIRA: Mid-training Rubric Anchoring for Source-Aware Data Selection_

> MIRA提出了一种面向LLM中途训练阶段的源感知数据筛选框架。它通过自锚定评分标准发现，先为每组数据源构建评估准则，再蒸馏给可扩展的学生评分器，实现全语料过滤。在21个代码源的中途训练中，MIRA仅用一半tokens就达到了全量语料的性能，在9个代码基准上超越基线。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-03 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2605.30288)