MGRS (Multi-chain Graph Refinement & Selection): усиление рассуждений через разные подходы + взаимную проверку

Парадокс: Запускаешь 10 попыток CoT, получаешь 10 одинаково неправильных ответов. Голосование выбирает самый частый — и он ошибочный. Проблема не в количестве попыток, а в том что все они идут одним путём. MGRS позволяет получать надёжные ответы на сложные задачи через принудительную диверсификацию рассуждений — модель не может зациклиться на одном подходе. Метод генерирует 2-4 разных подхода к задаче (включая обратное рассуждение — от ответа к условиям), каждая ветка проверяет себя и других, выбор идёт не по популярности ответа, а по надёжности пути к нему.