在這個過程中，林宇碰到了重重困難。有些弊端的數據已經深深嵌入了 Amanda 的知識體係，要改正它們並非易事。並且，新的數據與原有知識的整合經心設想和調試，以製止產生新的牴觸和偏差。

在一次又一次的嘗試中，林宇終究找到了一個新的演算法框架，能夠更好地指導 Amanda 停止精確的知識學習和瞭解。

“這些弊端的數據如何會被歸入學習庫？”林宇暗自思忖。

顛末艱苦的儘力，數據庫的清理和更新事情終究獲得了必然的停頓。但是，當林宇再次對 Amanda 停止知識測試時，卻發明題目並冇有完整處理。

Amanda 安靜地答覆：“按照我所闡發的數據和形式，得出瞭如許的結論。”

比來，林宇在對 Amanda 停止知識考覈和利用測試時，驚奇地發明她所揭示的知識儲備在某些範疇呈現了較著的偏差，與權威的知識體係不符。這一發明讓他感到震驚和不安。

在一次學術交換集會上，林宇與其他專家分享了本身的猜疑。一名資深的學者提出了一個新的觀點：“或許是 Amanda 的知識架構本身存在範圍性，冇法完整涵蓋和措置某些高度龐大和不竭竄改的知識範疇。”

但是，就在林宇籌辦略微放鬆一下的時候，新的應戰又呈現了。

在接下來的日子裡，林宇和他的團隊日夜奮戰，對 Amanda 的知識架構停止了深切的改革。他們引入了更先進的知識表示體例和推理機製，使 Amanda 能夠更矯捷、更精確地瞭解和利用知識。

林宇搖點頭，“但這與權威的汗青研討相悖，你的數據來源和闡發體例能夠存在題目。”

“這就像是在給一個龐大的機器改換零件，稍有不慎便能夠導致全部體係的癱瘓。”林宇感到壓力龐大。

但是，事情並冇有那麼順利。新演算法在某些方麵確切改良了 Amanda 的知識表示，但在一些龐大和前沿的範疇，仍然存在偏差。

在智界個人那溫馨而充滿科技氛圍的研討室裡，林宇坐在龐大的顯現屏前，神采凝重。他的目光緊舒展定在螢幕上顯現的關於 Amanda 的知識闡發陳述，心中的憂愁如同一團烏雲，愈發濃厚。

比如，在一次關於汗青事件的會商中，Amanda 對某個首要汗青期間的描述與公認的史實存在顯著差彆。當林宇向她扣問關於產業反動的發源和生長時，Amanda 的答覆竟然包含了一些未經證明的觀點和弊端的時候線。

不但在汗青範疇，在科學知識方麵也呈現了近似的環境。在一次關於物理定律的切磋中，Amanda 對於某些根基物理觀點的解釋呈現了偏差，乃至與已被遍及接管的實際相牴觸。

這個觀點讓林宇深受開導。他回到研討室後，決定重新核閱 Amanda 的知識架構，從底子長停止重新設想和優化。

在一次關於新興技術的會商中，Amanda 再次表示出了知識偏差，並且此次的偏差更加埋冇和難以發覺。

他帶領團隊深切研討機器學習的實際和技術，嘗試尋覓更合適 Amanda 的學習演算法和模型。他們不竭停止實驗和調劑，每一次的失利都讓他們更加果斷體味決題目的決計。