DeepResearch 生成的报告可能包含不正确或虚构的信息，原因在于其训练数据、推理过程的限制以及缺乏实时事实核查。首先，像 DeepResearch 这样的模型是基于庞大的数据集进行训练的，这些数据集可能包含过时、有偏见或不准确的信息。例如，如果报告讨论的是像网络安全这样快速变化的领域，模型可能会引用自那时以来已被修补的过时工具或漏洞。其次，模型通过预测基于模式的最可能词序列来生成文本，而不是通过核实事实。这可能导致“幻觉”，例如编造听起来合理但实际不存在的研究，或错误地归因技术概念。第三，模糊的用户查询或不足的上下文可能导致不正确的假设。例如，请求“解释如何优化 API 延迟”可能会得到忽略特定框架或云环境的通用建议，从而导致不相关或不安全的推荐。
用户可以通过将信息与可信来源进行交叉核对以及进行技术审查来识别错误。例如，如果报告引用了特定的库版本或 API 端点，开发人员应查阅官方文档以确认兼容性和语法。技术不一致性，例如建议使用在所述版本中不存在的 Python 函数，或混合不兼容的框架（例如，在同一流程中使用 TensorFlow 和 PyTorch），都是危险信号。用户还应注意缺乏证据的模糊断言，例如在没有基准测试或代码示例的情况下声称性能有所提升。此外，逻辑上的空白——例如在推荐算法时未提及其计算权衡——也预示着潜在的不准确性。在沙盒环境中测试报告中提供的代码片段（例如，SQL 查询或 Kubernetes 配置）可以快速发现语法错误或逻辑缺陷。
为了系统地降低风险，开发人员应将自动化验证工具与人工审查结合起来。像 linter、静态分析器或模式验证器这样的工具可以标记代码示例中的语法错误。交叉检查时间戳（例如，确保报告没有引用模型训练截止日期后发布的库）可以增加上下文。对于特定领域的断言，查阅同行评审的论文、官方供应商博客或社区论坛（例如，Stack Overflow、GitHub issues）有助于验证技术细节。团队还可以实施审查工作流程，由领域专家验证关键部分，例如安全协议或架构建议。最后，与工具进行迭代——例如细化提示以包含版本号或明确的约束——可以提高输出的准确性。例如，询问“React 18 如何使用 Redux Toolkit 管理状态？”比关于 React 状态管理的通用查询能获得更具针对性的结果。