DeepResearch 系统有时会遗漏明显信息，主要有三个原因：训练数据限制、查询理解困难以及优先处理常见模式而非边缘情况。这些系统在海量数据集上进行训练，这些数据集可能不包含所有可能的信息，特别是如果信息高度特定、非常新或以非传统格式呈现。此外，问题的措辞或上下文也会影响系统检索正确答案的能力，即使这些信息对人类来说很直观。最后，这些系统针对通用用例进行了优化，这可能导致它们忽略不那么常见但仍然相关的细节。
首先，训练数据限制是重要因素。DeepResearch 模型通常在静态数据集上训练，不包含实时更新。例如，如果用户询问上周发布的某个软件库的最新版本，而模型的训练数据截止于六个月前，它可能就不知道。同样，利基或特定领域的信息在训练数据中可能代表性不足。开发者询问某个鲜为人知框架中的罕见 bug 时，可能无法获得有用的答案，因为模型的训练数据中很少有关于这个问题的例子。对于那些有详细文档但在模型训练用的公共论坛或文档中讨论不多的信息来说，尤其如此。
其次，查询理解困难可能导致信息遗漏。开发者经常使用技术术语或简称，模型可能误解其意图。例如，像“Why is my Python loop O(n²)?” 这样的查询可能被理解为关于算法复杂度的问题，但用户实际可能指的是其代码中的特定性能问题。模型可能会提供大 O 符号的一般解释，而不是诊断实际问题。含糊不清的措辞——例如提及“React hooks”但未指明类组件还是函数组件——也可能导致答案不完整。模型消歧义的能力很大程度上取决于问题与训练数据中常见模式的对齐清晰程度。
最后，DeepResearch 系统为了最大化效率会优先处理常见模式。这些模型旨在快速处理各种查询，这意味着它们通常侧重于高概率答案，而不是穷尽所有可能性。例如，如果开发者问“How to fix a null pointer exception in Java”，模型可能会将不当的对象初始化作为主要原因突出显示，而忽略多线程环境中并发修改等边缘情况。这种速度与全面性之间的权衡是有意的，但在明显答案并非统计上最常见的情况下可能会导致遗漏。在这种情况下，使用精确关键词进行有针对性的搜索或查阅官方文档可能会获得更好的结果。