Có một sự khác biệt quan trọng trong cách các phương pháp tìm kiếm AI xử lý độ tin cậy của thông tin. Các mô hình tiêu chuẩn thường tạo ra nội dung học thuật giả mạo—một hạn chế đã được biết đến. Các phương pháp tìm kiếm sâu đã có tiến bộ trong việc giải quyết vấn đề này, nhưng bước đột phá thực sự đến từ việc gắn kết truy vấn dữ liệu trực tiếp với các bài báo học thuật đã được xác minh, tích hợp MCPs và các plugin chỉ lấy nguồn từ tài liệu học thuật, sau đó thực hiện tổng hợp chỉ từ các nguồn đã được chọn lọc đó. Phương pháp này loại bỏ vấn đề ảo tưởng ngay từ gốc bằng cách thiết lập nền tảng nguồn có thể xác minh trước khi thực hiện bất kỳ quá trình tổng hợp nào.