KHTST v11 — MAMBA-3 HÍBRIDO + NoPE (5:1) + MAMBA-3VL 3D-VL + CHECKPOINTING DE ATIVAÇÃO + ENSEMBLE RF×DNN×DESTILAÇÃO BIDIRECIONAL×ENGRAEM + 9 DATASETS DO REQUISITO + RLHF REAL: 12 tarefas com FONTE ÚNICA (Teo 22.1); N_MAX_TOKENS = entrada 256K + saída 128K = 393216 (Teo 22.1.1); critérios Jev DINÂMICOS de dados reais (DESCRICOES_TAREFAS removida, Teo 22.2); kernel trapezoidal estável com gradiente exato (Teos 22.2–22.5); checkpointing de ativação exato (Teo 22.8, Δ=0 medido); Hedge com regreto O(√(T ln M)) e Gibbs local (Teos 23.1–23.4); KD simétrica mode-covering+seeking (Teo 23.8); engram k-WTA (Teo 23.10); estados no Hub antes de 900MB com retomada real (Teo 23.13); orçamento 8h+1h; teste com DADOS REAIS APROVADO antes de treinos longos

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	# -- coding: utf-8 --
	"""Pacote ENSEMBLE (v11, doc 23): Random Forest + DNN + Destilação de
	Conhecimento BIDIRECIONAL + Engram Embeddings, com votação bidirecional
	de pesos dinâmicos (Hedge/Gibbs). Provas: docs/matematica/
	23-ensemble-rf-dnn-kd-engram.md. Fonte de estudo: arquivo MAMBA_3.txt
	(aprimorada — não copiada)."""
	from khtst.ensemble.votacao import EnsembleVotacaoBidirecional
	from khtst.ensemble.cabecas import (CabecaRandomForest, CabecaDNN,
	sklearn_disponivel)
	from khtst.ensemble.destilacao import (perda_destilacao_bidirecional,
	DestilacaoBidirecional)
	from khtst.ensemble.engram import MemoriaEngram

	__all__ = ["EnsembleVotacaoBidirecional", "CabecaRandomForest", "CabecaDNN",
	"sklearn_disponivel", "perda_destilacao_bidirecional",
	"DestilacaoBidirecional", "MemoriaEngram"]