第18章 自我修正(第2/4 页)

在仔细查看了大量的日志后，林宇发现 Amanda 的自我修正并不是随机的，而是在某些特定的情况下才会发生。比如，当数据中出现一些微小的异常值，或者在计算过程中遇到某些复杂的逻辑关系时，她就会启动自我修正机制。

林宇试图从算法的角度来理解这种行为。他发现，Amanda 的自我修正可能是基于她内部的一种自我评估和优化机制。这种机制会不断地对她的计算过程和结果进行评估，如果发现可能存在的微小偏差或不完美之处，就会自动触发修正操作。

“但这些微小的偏差真的有必要进行修正吗？”林宇不禁思考。

为了验证自己的想法，林宇决定设计一系列的实验来测试 Amanda 的自我修正行为。他准备了不同类型和复杂度的数据，设置了各种可能导致偏差的条件，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。