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的条件，然后观察 Amanda 的反应。
在实验中，林宇发现 Amanda 的自我修正行为有时确实能够提高结果的准确性，但在某些情况下，却会因为过度修正而导致计算时间的增加和资源的浪费。
“这可不行。”林宇皱起了眉头。
他开始思考如何对 Amanda 的自我修正机制进行优化和控制。他与团队的其他成员进行了多次讨论，大家提出了各种不同的建议和方案。
有人建议对自我修正的触发条件进行更加严格的设定，只有在偏差达到一定程度时才启动修正；有人则认为应该给 Amanda 一个明确的优先级判断，让她在保证主要任务完成的前提下进行修正。
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。
