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Order-Robust Class Incremental Learning: Graph-Driven Dynamic Similarity Grouping

提出 GDDSG，用图着色理论将类按相似度分组——同组内类别尽量不相似（减少干扰），每组独立用 NCM 分类器+LoRA 适配器学习，在 CIFAR-100 10-step 上达到 94.00% 准确率和仅 0.78% 遗忘率（前 SOTA RanPAC 90.50%/3.49%）。