Пост-фактум рассуждения в LLM: модель часто знает ответ до того, как начинает объяснять

Обнаружено: LLM чаще всего принимает решение об ответе ДО старта цепочки рассуждений (CoT). Само рассуждение — рационализация задним числом, не вычисление. Метод разделения шагов позволяет физически не давать модели прыгнуть к предрешённому выводу — сначала она обязана выписать факты, и только потом делать вывод. Фишка: «собери факты» и «сделай вывод» — два отдельных блока в запросе, и тогда модель не успевает подогнать логику под уже готовый ответ.