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FBCC propose une nouvelle approche pour apprendre des clusters séquentiels sans données passées ni étiquettes, limitant l'oubli catastrophique.
Un nouveau framework réduit de 47 % les tokens consommés par le voting pondéré en filtrant les traces de raisonnement sémantiquement redondantes.