Существует критическая разница в том, как методы поиска с использованием ИИ обрабатывают надежность информации. Стандартные модели склонны генерировать вымышленные научные материалы — это хорошо известное ограничение. Глубокие подходы к поиску добились определенного прогресса в решении этой проблемы, но настоящий прорыв достигается за счет привязки запросов к данным непосредственно к проверенным научным статьям, интеграции MCP и плагинов, которые источают исключительно из академических материалов, а затем выполнение синтеза только из этих курируемых источников. Этот метод исключает проблему галлюцинаций на корню, создавая проверяемую базу источников до начала любого синтеза.