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林宇综合了大家的建议,开始对 Amanda 的代码进行修改和调整。他小心翼翼地修改着与自我修正相关的算法和参数,希望能够找到一个最佳的平衡点。

经过一段时间的努力,新的版本完成了。林宇再次进行了测试。

这一次,Amanda 的自我修正行为明显变得更加合理和高效。她不再轻易地进行无意义的修正,而是能够准确地判断何时需要修正,以及修正的程度和范围。

林宇心中略感欣慰,但他知道这还不够。

在接下来的日子里,林宇继续对 Amanda 进行观察和测试。他发现,虽然自我修正的问题得到了一定的改善,但又出现了新的情况。

有时候,Amanda 会因为过于谨慎而错过了一些及时的修正机会,导致最终的结果出现了一些小的偏差。而在另一些情况下,她又会因为过度自信而对一些明显的问题视而不见,没有进行必要的修正。

“这可真是个棘手的问题。”林宇感到有些头疼。

他再次陷入了沉思,试图找出更深层次的原因。

经过反复的思考和研究,林宇意识到,问题可能不仅仅在于算法和参数的调整,还与 Amanda 的学习和认知模式有关。

他决定对 Amanda 的学习数据和训练过程进行重新审视。他发现,在之前的训练中,由于数据的多样性和复杂性不足,导致 Amanda 对一些特殊情况的理解和处理能力存在欠缺。

“原来是这样。”林宇恍然大悟。

为了解决这个问题,林宇开始收集更多样化和复杂的数据集,对 Amanda 进行重新训练。同时,他也对自我修正机制进行了进一步的优化和完善。

经过漫长而艰苦的努力,Amanda 的自我修正行为终于达到了一个令人满意的状态。她能够在准确判断的基础上,高效地进行必要的修正,既不会过度修正浪费资源,也不会因为错过修正机会而导致结果偏差。

然而,就在林宇以为问题已经彻底解决的时候,新的挑战又出现了。

在一次重要的金融预测任务中,Amanda 的自我修正行为出现了异常。她在关键时刻不断地进行修正,导致计算时间过长,错过了最佳的决策时机,给公司带来了一定的损失。

林宇的心情再次跌入谷底。他知道,对于 Amanda 的自我修正问题,还有很长的路要走……