CFD (Confidence-Aware Fine-Grained Debate): multi-agent разметка данных через структурированные дебаты с детальной уверенностью

Обнаружено: LLM 'устаёт' при последовательной генерации — после первых 2-3 категорий пишет короче и пропускает остальные. В задаче 'отметь все проблемы в отзыве' (6 категорий) выдаёт 2-3 вместо всех. CFD позволяет размечать данные по 5-10+ категориям без пропусков через детальную уверенность и дебаты агентов. Фишка: Categorical CoT как чек-лист — модель обязана пройти каждую категорию: 'Категория А: [анализ] → Yes/No (уверенность 7/10)'. Три агента размечают независимо, при разногласии запускаются дебаты: агент с уверенностью 3/10 видит аргументы агента с 9/10 и пересматривает решение.