DeepResearch 可能会从报告中排除众所周知的事实或来源，主要有三个原因：范围限制、可信度优先和避免冗余。 首先，报告通常侧重于特定的研究目标，这可能会有意缩小范围，以避免淡化分析。 例如，一项比较 TensorFlow 和 PyTorch 等现代机器学习框架的研究可能会省略线性回归等基础算法，即使它们已被广泛理解。 这可以确保报告保持简洁，并直接解决其旨在解决的问题，而不是重复目标受众已经知道的基础知识。
其次，团队可能会优先考虑更新或引用较少的来源，以增强可信度。 例如，一份关于网络安全漏洞的报告可能会避免引用关于 SQL 注入攻击的旧研究，如果较新的研究提供了更新的攻击模式或缓解策略。 同样，他们可能会排除具有潜在利益冲突的来源，例如供应商赞助的白皮书，即使这些文档被广泛引用。 这种方法确保分析保持客观，并以特定情况下可用的最可靠数据为基础。
最后，冗余也发挥了作用。 普遍接受的事实（如“HTTP 是无状态的”或“加密提高了数据安全性”）如果被认为是开发者社区的常识，则可能不需要引用。 例如，一份关于 Web 身份验证的报告可能会提到 OAuth 2.0 的普及，而无需引用其原始 RFC 文档，假设读者已经了解该标准。 DeepResearch 还可以整合参考文献以简化报告，例如引用 API 性能基准的元分析，而不是列出所有得出相似结论的 10 项单独研究。 这使报告专注于可操作的见解，而不是详尽的背景材料。