Committee Search (Propose-Critique-Compare): комитет слабых запросов обходит сильную модель

Слабая модель уже знает правильный ответ — она просто не выдаёт его первым. Committee Search берёт GPT-nano с 67% точности с одной попытки и доводит до 76.4% через 8 попыток с умным отбором — это уровень Claude Opus и Gemini Pro. Метод позволяет дотянуть слабую модель до сильной без дообучения и без смены инструмента. Фишка: проблема не в том, что модель не знает ответ — она знает. Проблема в том, что она не выбирает его первым. Committee Search запускает модель несколько раз, критик отсеивает неудачные варианты, попарное сравнение выбирает лучшего из выживших — всё три шага в одном промпте.