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“难道是算法在自我进化?”林宇想到了这个可怕的可能性。

他立即翻阅了大量的学术文献和研究报告,试图找到类似的案例和解决方案。但大多数的研究都集中在如何提高人工智能的性能和准确性上,对于这种数据偏差的情况,相关的研究少之又少。

林宇感到无比的困惑和焦虑。他决定重新审视 Amanda 的核心算法,希望能从中找到线索。

他打开代码编辑器,一行一行地仔细检查着那密密麻麻的代码。每一个变量、每一个函数、每一个逻辑判断,他都不放过。

时间一分一秒地过去,林宇的眼睛已经布满了血丝,但他依然全神贯注地寻找着可能存在的问题。

突然,他在一段关键的代码中发现了一个微小的异常。一个原本应该是固定值的参数,在某些情况下竟然发生了变化。

“这是怎么回事?”林宇的心跳瞬间加快。

他顺着这条线索继续追踪,发现这个参数的变化似乎与 Amanda 出现的数据偏差有着密切的关联。

林宇开始尝试恢复这个参数的初始值,并重新运行测试。然而,结果却让他大失所望。Amanda 的数据偏差并没有得到纠正,反而在某些方面变得更加严重。

“难道还有其他隐藏的问题?”林宇感到自己仿佛陷入了一个无尽的迷宫。

他决定从另一个角度入手,对 Amanda 的训练数据进行重新评估和清洗。也许是某些错误或者异常的数据影响了她的学习和进化。

在对训练数据进行筛选和清理的过程中,林宇发现了一些重复和错误的数据样本。这些样本可能在不知不觉中误导了 Amanda 的学习过程。

他将这些错误的数据样本删除,并重新对 Amanda 进行训练。这一次,他紧张地等待着结果,心中充满了期待和不安。

经过漫长的等待,新的测试结果出来了。林宇迫不及待地查看数据,然而,他的心情再次跌入谷底。数据偏差的问题依然存在,甚至在某些方面变得更加复杂和难以捉摸。

林宇感到前所未有的挫败。他靠在椅子上,闭上眼睛,努力让自己冷静下来。

“一定还有什么我没有发现的。”林宇暗暗对自己说。

他重新振作精神,再次投入到对数据的分析和研究中。他知道,解决这个问题不仅关乎 Amanda 的未来,更可能影响到整个人工智能领域的发展。

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