如果 DeepResearch 提供的答案与您已有的信息相冲突，首先要验证这两个来源。 首先，检查冲突信息的时间戳和上下文。 例如，如果您的内部文档声明 API 端点需要 v1 参数，但 DeepResearch 建议使用 v2，请确认 API 版本是否最近已更新。 检查该服务的官方文档或发行说明，以确定弃用或更改。 同样，验证问题的范围——DeepResearch 可能引用与您使用的编程语言、框架版本或环境配置不同的内容。
接下来，将冲突的细节与可信资源进行交叉引用。 如果 DeepResearch 声称特定算法更有效，但您的测试结果表明并非如此，请使用相同的数据集和参数复制该实验。 例如，如果您正在比较排序算法，请确保两种实现都经过优化，并在相同的条件下进行测试。 如果差异仍然存在，请查看社区讨论（例如，Stack Overflow、GitHub 问题）或学术论文，以了解其他人是否遇到过类似问题。 此步骤有助于发现任一来源中的极端情况、错误或误解。 例如，性能声明可能假设您的设置缺乏硬件优化。
最后，通过使用清晰的文档更新您的知识库或代码来解决冲突。 如果 DeepResearch 的答案是正确的，请调整您的内部资源并记录更改的原因。 如果您的原始信息仍然有效，请记录 DeepResearch 的建议不适用的原因——例如，库版本不匹配。 通过简短的文档或代码注释与您的团队分享您的发现。 例如，您可以添加类似“DeepResearch 建议 X，但我们使用 Framework Y v3.2 的测试表明，由于已弃用的方法，结果是 Z”的注释。 这可确保透明度，并有助于其他人避免将来出现相同的困惑。