Recognition-Conditioned Reasoning: разделение классификации и объяснения ради точных выводов LLM

Модель классифицирует и объясняет одновременно — и почти всегда находит убедительные слова в поддержку неправильной категории. Звучит гладко, читается уверенно, а внутри ошибка. Recognition-Conditioned Reasoning позволяет заметить и исправить эту ошибку до того, как она уйдёт в финальный ответ — метод разрывает связку классификации и объяснения на два отдельных шага. Метка из шага 1 вставляется обратно в промпт как объект проверки, а не как готовый вывод — модель обязана привести минимум 3 конкретных доказательства и явно исключить похожую альтернативу.