Ada perbedaan penting dalam cara metode pencarian AI menangani keandalan informasi. Model standar cenderung menghasilkan konten ilmiah yang dibuat-buat—sebuah keterbatasan yang sudah dikenal. Pendekatan pencarian mendalam telah membuat beberapa kemajuan dalam mengatasi hal ini, tetapi terobosan nyata berasal dari mengaitkan kueri data langsung ke artikel ilmiah yang diverifikasi, mengintegrasikan MCP dan plugin yang hanya mengambil dari materi akademik, kemudian melakukan sintesis hanya dari sumber yang dikurasi tersebut. Metodologi ini menghilangkan masalah halusinasi dari akarnya dengan membangun fondasi sumber yang dapat diverifikasi sebelum dilakukan sintesis.