他意识到，如果不能及时找出原因并加以纠正，这种数据偏差可能会导致
amanda
的行为失控，带来无法预测的后果。
他开始检查数据采集的过程，怀疑是否是传感器或者数据记录设备出现了故障。
但经过仔细的排查，他排除了这种可能性。
“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
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