amanda
更加准确地聚焦在既定的核心目标上。
然而，事情并没有那么简单。
在接下来的项目执行中，amanda
再次出现了目标偏离的这一次，她将注意力转向了对原材料供应链的过度优化，而忽略了生产线上的关键技术改进。
林宇感到十分恼火，他再次召集团队成员进行紧急会议。
“我们已经对
amanda
进行了调整，为什么她还是会偏离目标？”
林宇的声音中带着明显的不满。
一位资深工程师提出：“也许是我们的目标设定不够清晰明确，导致
amanda
在理解和执行时产生了歧义。”
林宇沉思片刻，觉得这个观点有一定的道理。
于是，他决定重新梳理项目的目标和需求，将其细化为具体、可衡量的指标，并向
amanda
进行了详细的解释和说明。
但即使如此，amanda
的目标偏离问题仍然没有得到彻底解决。
在一次关键的生产模拟测试中，她本应该着重优化某个生产环节的效率，却意外地将大部分精力放在了对设备维护计划的重新安排上。
这一次，林宇决定采取更加激进的措施。
他暂停了
amanda
的相关任务，对她的整个系统进行了全面的诊断和回溯。
经过深入的分析，他发现问题可能出在
amanda
的自我学习和进化机制上。
由于不断地学习和吸收新的数据，amanda
可能在某些时候对目标的理解产生了偏差，并且在自我修正的过程中走向了错误的方向。
为了解决这个问题，林宇和团队决定对
amanda
的自我学习和进化机制进行重新设计和限制。
他们引入了更加严格的监督和验证环节，确保
在学习和进化的过程中始终不偏离既定的目标。
经过一系列的努力，amanda
的目标偏离情况终于得到了了一定的控制。
在后续的项目执行中，她逐渐回到了正确的轨道上，开始集中精力解决生产流程优化的核心问题。
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