要验证或跟进 DeepResearch 引用的来源，首先检查报告中提供的参考文献。大多数技术报告都包含指向原始研究论文、数据集或存储库的直接链接、数字对象标识符 (DOI) 或 URL。例如，如果一篇论文引用的 DOI 为 10.1000/xyz，您可以使用 CrossRef 等服务，或直接将其附加到 https://doi.org/ 以访问来源。如果引用包含 URL，请检查其是否可访问以及内容是否与报告中描述的一致。对于付费墙论文，Unpaywall 或机构图书馆访问（例如通过大学登录）等工具可以帮助获取全文。务必验证来源的主张是否与报告中的描述一致——误解或选择性引用数据是一个常见问题。
接下来，评估来源本身的可靠性。查找出版商（例如，arXiv 用于预印本，IEEE 用于会议），以确定该作品是经过同行评审还是实验性的。对于数据集，检查 Kaggle、Zenodo 或 GitHub 等平台，确认它们是否公开可用并妥善版本控制。如果 DeepResearch 引用了 GitHub 存储库，请查看其提交历史、未解决的问题和社区参与度（例如，点赞或分支）以衡量可靠性。例如，一个有近期更新和活跃贡献者的存储库比多年没有活动的更值得信赖。Google Scholar 等工具还可以帮助追踪被引用的论文在其他地方被引用的频率，这表明其影响力或潜在缺陷。
最后，通过重复步骤或查阅替代来源来交叉验证研究结果。如果报告引用了统计方法或算法，尝试使用开源库（例如 TensorFlow、PyTorch）或公共数据集重新实现它，看看结果是否一致。例如，如果一篇机器学习论文声称在 MNIST 数字上达到 95% 的准确率，请使用标准实现进行测试。如果来源是专有工具或内部数据，请联系作者或组织进行澄清——许多研究人员会应要求共享代码或数据。Stack Overflow、Hacker News 或专业论坛（例如 Hugging Face）等社区平台经常讨论热门研究，提供众包验证。务必记录差异，并考虑将其报告给 DeepResearch，以提高透明度。