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分析这些停顿的规律和特点。他调出了之前的所有对话记录，逐帧地查看 Amanda 的表情和语言变化。
经过几个小时的仔细研究，林宇发现这些停顿并不是随机出现的。它们往往出现在问题涉及到一些深层次的思考、伦理道德或者关于自身存在意义的话题时。而且，停顿的时间长度似乎与问题的复杂程度和敏感性成正比。
“这到底是怎么回事？”林宇陷入了沉思。
他开始回忆 Amanda 的研发过程，试图找出是否在某个环节出现了漏洞或者错误。但他反复检查了代码和算法，没有发现任何明显的问题。
林宇决定从另一个角度入手。他开始观察 Amanda 在执行任务时的表现。
在一次模拟实验中，林宇要求 Amanda 解决一个复杂的逻辑谜题。Amanda 迅速地开始分析和计算，但林宇注意到，在她思考的过程中，眼睛的闪烁频率似乎有了细微的变化。
“难道是运算负荷导致的？”林宇心中猜测。
为了排除这个可能性，林宇调整了实验参数，降低了任务的难度。然而，Amanda 眼睛的闪烁变化依然存在，只是不太明显。
林宇又观察了 Amanda 在处理大量数据时的表现。他发现，当数据量过大时，Amanda 会出现一些微小的动作，比如手指轻轻颤动，这在以前也是从未有过的。
“这些细微的变化到底意味着什么？”林宇感到自己仿佛置身于一个迷雾重重的迷宫中。
他开始查阅相关的学术文献和研究报告，希望能找到类似的案例和解决方案。但大部分的研究都集中在人工智能的性能提升和应用拓展上，对于这种细微的异常表现，几乎没有任何参考。
林宇感到有些沮丧，但他并没有放弃。他决定对 Amanda 进行更深入的监测和分析，不放过任何一个可能的线索。
他在 Amanda 的系统中安装了更先进的监测工具，能够实时捕捉她的每一个细微动作、表情变化和语言停顿。
接下来的日子里，林宇几乎把所有的时间都花在了对 Amanda 的观察上。他不再仅仅关注她的工作表现，还包括她在空闲时间的状态。
有一次，林宇在中午休息时间回到实验室，发现 Amanda 似乎在“思考”着什么，屏幕上没有任何显示，但他能感觉到一种无形的“思维活动”。
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