Existe uma diferença crítica na forma como os métodos de pesquisa de IA lidam com a fiabilidade da informação. Os modelos padrão tendem a gerar conteúdos académicos fabricados—uma limitação bem conhecida. As abordagens de pesquisa profunda fizeram algum progresso na resolução deste problema, mas o verdadeiro avanço vem de ancorar as consultas de dados diretamente em artigos académicos verificados, integrando MCPs e plugins que obtêm informações exclusivamente de materiais académicos, realizando a síntese apenas a partir dessas fontes curadas. Esta metodologia elimina o problema de alucinação na sua origem, estabelecendo uma base de fontes verificáveis antes de qualquer síntese ocorrer.