当 DeepResearch 的输出与单一来源过于相似时，第一步是验证潜在问题并调整查询系统的方式。首先使用抄袭检测工具（例如，Copyleaks, Turnitin）或简单的文本匹配脚本来交叉引用疑似来源进行验证。对于与代码相关的内容，MOSS（软件相似性度量）等工具可以标记重复使用的代码片段。如果确认存在直接匹配，请优化输入提示，明确要求从多个来源进行综合，或要求注明出处。例如，不要问“解释 HTTPS 握手如何工作”，而是添加限制，如“比较 Mozilla Docs、Cloudflare 和 AWS 文档如何描述 HTTPS 握手，并注明来源。”这会促使系统多样化其参考来源，减少对单一来源的过度依赖。
接下来，调整使用工具的方式，避免无意的转述。如果 DeepResearch 提供 API 访问，可以利用 temperature（控制随机性）或 max_output_length 等参数来限制冗长程度，这可以减少重复。例如，设置更高的 temperature 值可能会产生不那么公式化的响应。此外，将复杂的查询分解为更小的步骤。不要直接询问某个主题的完整解释，而是先请求一个关键概念的要点列表，然后再要求扩展每个要点。这会迫使系统以不同于单一来源的方式组织信息。如果您正在 DeepResearch 之上构建工具，请实施后处理检查，例如对照已知来源数据库运行输出，或使用正则表达式模式标记来自 MDN Web Docs 或官方 API 文档等常见参考资料中的精确短语。
最后，为关键输出建立验证流程。例如，如果 DeepResearch 生成的代码镜像了流行的 GitHub 仓库，可以使用脚本通过校验和或 AST（抽象语法树）分析来比较其结构与公共仓库的结构。对于文本，手动审查高风险部分，并与主要来源进行交叉验证。如果抄袭问题持续存在，请向 DeepResearch 的支持团队报告该问题，并提供具体示例（例如，“‘React 生命周期方法’的输出与 ReactJS.org 的内容完全一致”）。开发人员应记录这些案例，以改进未来的查询，并倡导系统更新，例如在训练数据中更好地进行来源多样化。通过结合自动化检查、提示工程和人工监督，您可以在保持工具实用性的同时降低风险。