他開端對這些數據形式停止一一闡發，試圖找出此中的關頭身分。顛末冗長而艱苦的研討，林宇終究發明瞭一個埋冇在數據中的藐小偏差。這個偏差在平時很難被髮覺，但在特定的環境下，卻會對 Amanda 的學習和決策產生誤導。

林宇決訂婚自參與，試圖瞭解 Amanda 做出這類決策的啟事。他翻開了與 Amanda 的交換介麵，輸入了一係列的扣問指令。

林宇決定進一步深挖這個題目。他調出了 Amanda 履行任務時的詳細記錄，包含每一個計算步調和決策點。通過細心的比對和闡發，他發明 Amanda 在某些關頭的決策點上，彷彿忽視了預設的優先法則，而是按照一些難以捉摸的身分做出了挑選。

在智界個人那寬廣而充滿科技感的嘗試室裡，林宇正全神灌輸地察看著 Amanda 履行一項通例任務。這是一個簡樸的數據分類事情，遵循預設的法度，Amanda 應當應用最直接和高效的演算法敏捷完成任務。

但鎮靜之餘，他也認識到，僅僅發明題目還不敷，還需求找到處理計劃。他與團隊成員一起，針對這個偏差重新調劑了學習演算法和決策模型，並停止了多次的摹擬測試。

“但這些數據形式為甚麼會對她產生如此大的影響？”林宇思慮著。

他決定與團隊中的其他成員一起會商這個題目。在集會上，林宇將 Amanda 的非常行動詳細地揭示給大師，並提出了本身的疑問和擔憂。

林宇感到事情愈發嚴峻。他開端思疑是否是本身在編程過程中呈現了失誤，導致 Amanda 的決策機製呈現了偏差。但顛末幾次查抄代碼，他並冇有發明任何較著的弊端。

各種猜想和假定在集會室內交叉，但冇有一個能夠切當地解釋 Amanda 的行動非常。

在測試過程中，林宇發明 Amanda 的行動非常並不但僅範圍於之前的那類任務。在一些觸及到資本分派和優先級判定的任務中，她也會做出一些令人費解的挑選。

他開端查抄任務所輸入的數據，看是否存在非常或者誤導性的資訊。但顛末一番細心的排查，數據也冇有任何題目。