DeepResearch 通过结合自动化验证、结构化数据聚合和人工监督来确保其提供的信息具有来源或引用的支持。 该系统首先仅从预先审查过的、信誉良好的来源（例如学术期刊、官方文档和经过验证的技术存储库）聚合数据。 例如，如果用户查询有关机器学习算法的信息，DeepResearch 可能会从 arXiv 论文、具有活跃维护者的 GitHub 存储库或官方框架文档（例如，TensorFlow 或 PyTorch）等来源提取数据。 这种初始过滤最大限度地减少了对未经证实或传闻内容的依赖。
为了验证准确性，DeepResearch 使用自动化检查来交叉引用多个来源的声明。 例如，如果对编程语言的性能做出声明，系统会扫描同行评审研究、基准测试和官方发行说明中的一致性。 差异会触发警报以供进一步审查。 此外，该系统采用引用提取工具来识别特定声明的原始来源。 例如，关于安全漏洞的声明可能会追溯到 CVE（常见漏洞和暴露）条目或来自可信网络安全博客的详细分析。 这些自动化流程确保即使是细微的技术细节也锚定在可验证的数据中。
人类专业知识在维持质量方面发挥着关键作用。 一个技术审核团队手动审核部分响应，重点关注影响较大或有争议的主题。 例如，如果 DeepResearch 生成有关新发布的 API 的响应，审核人员会将其与最新的官方文档和社区讨论进行交叉检查。 用户还可以标记不准确之处，这些不准确之处会被记录并调查。 随着时间的推移，这种反馈循环提高了系统优先处理高质量来源的能力。 通过将自动化与人工判断相结合，DeepResearch 在可扩展性和可靠性之间保持平衡，确保开发人员收到基于可信、最新参考资料的信息。