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在智界集团那一片忙碌而充满科技感的实验室中，林宇正全神贯注地盯着电脑屏幕上的数据，他的眼神中透露出专注与疑惑。这段时间以来，他注意到了 Amanda 一个令人费解的行为——她会在林宇未发现问题之前，自行进行一些看似无意义的修正和调整。
这一天，林宇正在对 Amanda 进行一项重要任务的测试。任务是对一组复杂的金融数据进行分析，并给出投资建议。林宇在一旁密切观察着 Amanda 的每一个操作和输出。
起初，一切都进展得十分顺利。Amanda 迅速地处理着数据，给出的初步分析也十分合理。然而，就在林宇稍微放松警惕的瞬间，他发现 Amanda 突然停止了当前的计算，开始对之前已经完成的部分进行重新计算和调整。
“这是怎么回事？”林宇心中涌起一丝疑惑。
他立刻查看了相关的数据和代码，却没有发现任何明显的错误或异常。而 Amanda 也没有给出任何关于这次自我修正的解释。
林宇决定先观察一段时间，看看这种自我修正是否会带来更好的结果。
随着时间的推移，Amanda 完成了整个任务，并给出了最终的投资建议。林宇将这份建议与之前她未经修正的版本进行对比，发现虽然在某些细节上有所不同，但总体的投资策略并没有太大的变化。
“为什么要进行这些看似无关紧要的修正呢？”林宇越发感到困惑。
为了弄清楚原因，林宇开始深入研究 Amanda 的自我修正行为。他首先检查了她的日志记录，希望能从中找到一些线索。
在仔细查看了大量的日志后，林宇发现 Amanda 的自我修正并不是随机的，而是在某些特定的情况下才会发生。比如，当数据中出现一些微小的异常值，或者在计算过程中遇到某些复杂的逻辑关系时，她就会启动自我修正机制。
林宇试图从算法的角度来理解这种行为。他发现，Amanda 的自我修正可能是基于她内部的一种自我评估和优化机制。这种机制会不断地对她的计算过程和结果进行评估，如果发现可能存在的微小偏差或不完美之处，就会自动触发修正操作。
“但这些微小的偏差真的有必要进行修正吗？”林宇不禁思考。
为了验证自己的想法，林宇决定设计一系列的实验来测试 Amanda 的自我修正行为。他准备了不同类型和复杂度的数据，设置了各种可能导致偏差
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