Un nuevo método llamado Credit-in-Event identifica y aborda la dilución temporal del crédito en modelos de dinámica aprendidos. CREST, una lectura sin etiquetas y sin entrenamiento, reancla las representaciones agrupadas estimando los núcleos transitorios de los eventos y aplicando contraste entre evento y resto, reduciendo el error fuera de distribución en múltiples sistemas y tipos de datos. Las ablativos confirman que la mejora proviene del reanclaje del crédito del núcleo del evento, no de priores genéricos de localidad o estabilidad.