DeepResearch 通过结合自动信誉检查、技术验证和与验证数据的交叉引用来确定信任哪些来源。该系统基于域名权威性、内容质量和与已建立知识的一致性来确定来源的优先级。例如，域名以 .gov 或 .edu 结尾的通常被认为对于某些主题更可靠，因为它们与政府或学术机构相关联。同样，像 Stack Overflow、MDN Web Docs 或官方文档站点（例如 Python.org）这样的知名技术平台被赋予更高的权重，因为它们的内容经过社区审查或由专家维护。这些启发式方法有助于在过程的早期过滤掉低质量或未验证的来源。
技术验证在评估可信度方面起着关键作用。 DeepResearch 检查诸如 HTTPS 加密、正确的架构标记和元数据准确性之类的指标。例如，使用 HTTPS 和结构化数据（例如，用于技术教程的 JSON-LD）的站点比没有这些功能的站点更有可能被视为可信。该系统还评估内容的新鲜度，优先考虑最近更新的页面，以用于快速发展的领域，如网络安全或框架更新。如果 JavaScript 优化指南引用了已弃用的方法或与当前的 ECMAScript 标准不一致，则它可能被标记为过时或不可靠。这些技术信号有助于确保信息与当前的最佳实践保持一致。
最后，DeepResearch 交叉引用多个高置信度来源的信息，以验证准确性。例如，如果 GitHub 存储库的文档声明了特定的 API 行为，则该系统会将其与官方 API 文档、社区论坛和最新的代码示例进行比较。差异会触发进一步的审查，例如检查提交历史记录或问题跟踪器以寻找佐证证据。这种方法最大限度地减少了对单一来源的依赖，并降低了传播错误的风险。通过结合这些策略 - 可信度指标、技术验证和多源验证 - DeepResearch 旨在为开发人员提供可靠、可操作的信息，同时过滤掉噪音或错误信息。