DeepResearch 通过统计测量、基于模型的指标和透明的报告实践来传达其发现中的不确定性或信心。该系统使用定量指标，如置信区间、p 值和贝叶斯概率来明确量化不确定性。例如，在呈现实验结果时，它可能会报告某个指标的 95% 置信区间，表明真实值可能存在的范围。同样，在假设检验中，p 值有助于确定观察到的效应是否具有统计学意义，或者是否可能偶然发生。这些指标被整合到可视化（例如，图表中的误差条）和文本摘要中，使开发人员能够一目了然地评估可靠性。
模型架构和训练方法也在传递信心方面发挥作用。 DeepResearch 通常采用集成方法，即训练多个模型并聚合它们的预测。如果模型高度一致，则对结果的信心更高；显著分歧表明不确定性。诸如 Monte Carlo dropout 或回归模型中的预测区间之类的技术通过生成一系列可能的结果而不是单点估计来进一步量化不确定性。例如，在推荐系统中，模型可能不仅输出预测的用户评分，还输出反映用户行为与历史模式对齐程度的置信度分数。开发人员可以使用这些分数来决定是否优先考虑推荐或标记以供进一步审查。
最后，DeepResearch 强调文档和沟通的透明性。调查结果附有警告，突出显示数据质量、样本大小或外部有效性的局限性。例如，一份报告可能会说：“这些结果基于来自单个地理区域的有限数据集，通用性需要进一步测试。”调查结果的版本化更新很常见，初始结论会随着新数据的可用而进行修订。原始数据、代码和评估脚本通常会共享，使开发人员能够独立验证结果或根据其特定用例调整置信度阈值。这种方法平衡了严谨性和实用性，确保技术受众可以做出明智的决策。