DeepResearch 实施多步骤验证流程，以最大限度地减少其输出中的虚假或误导性信息。 该系统首先将生成的内容与来自可信来源（如学术期刊、经过验证的数据集和权威网站）的精选数据库进行交叉引用。 例如，当回答有关编程语言的技术问题时，该模型会根据官方文档和社区批准的资源（如 MDN Web Docs 或 Python 的 PEP 标准）检查语法规则。 此步骤确保基本声明与已建立的知识保持一致，然后再呈现给用户。 此外，系统还会标记缺乏充分佐证的声明，提示进一步审查或从最终输出中排除。
该模型还采用上下文约束来减少推测性或未经证实的断言。 在训练期间，系统经过微调，以优先考虑精度而非通用性，避免需要超出所提供数据进行假设的答案。 例如，如果用户要求提供特定软件错误的原因，但未共享错误日志，则该模型可能会概述常见触发因素，但明确声明没有足够的信息来进行明确的诊断。 这种方法通过清楚地划分已知事实与输入数据中的空白来防止过度扩展。 此外，还应用了置信度阈值：低置信度响应会触发免责声明，如“此信息尚未得到广泛验证”或建议查阅其他资源。
最后，DeepResearch 使用后期处理过滤器和人工监督来捕捉残留的错误。 自动化检查会扫描输出是否存在逻辑不一致，例如冲突的日期或令人难以置信的技术声明（例如，当仅存在 3.x 版本时，“Python 2.12”）。 对于网络安全或医疗建议等高风险主题，人工专家会审查一部分输出，以识别幻觉模式，然后将其用于重新训练模型。 例如，在工程师发现库版本兼容性方面反复出现的错误后，最近的更新将 API 文档响应中的错误减少了 40%。 自动化验证和迭代反馈的这种结合确保了输出可靠性的持续改进。