KG-CFR: разделение приватного планирования и публичного ответа для устойчивых дебатов

Попросили ChatGPT защитить проект в 10 раундах спора — к 7-му он уже соглашается с оппонентом. Контекст набивается историей реплик, и модель начинает дрейфовать по инерции, а не по логике. KG-CFR позволяет держать позицию в длинных дискуссиях через два отдельных запроса: первый — модель тайно планирует (предугадывает атаки, выбирает тактику), второй — отвечает публично по готовому плану. Фишка: план из первого запроса ставится в самый конец второго — трансформер уделяет максимум внимания концу контекста (эффект рецентности), а не началу, где все обычно пишут инструкции. Модель держит позицию, а не плывёт под давлением.