DAG-MATH: математическое рассуждение через явную структуру зависимостей

Обнаружено: LLM выдаёт правильный ответ через неправильную логику. 50% финальных ответов корректны, но только 15-20% рассуждений логически замкнуты — модель бросает тупиковые ветки, переключается между подходами, но в обычном CoT (цепочке рассуждений) это невидимо. DAG-Math позволяет делать логику прослеживаемой — каждый вывод явно указывает на какие предыдущие шаги опирается. Фишка метода: структурируешь рассуждение как граф зависимостей. Формат каждого шага: ШАГ X → основание (Шаги 2 и 4) → логика → вывод. Модель не может соскочить на новую мысль без явной связи. Висячие утверждения (которые нигде не используются) сразу видны — это мёртвые ветки поиска.