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和更新工作终于取得了一定的进展。然而，当林宇再次对 Amanda 进行知识测试时，却发现问题并没有完全解决。
原来，Amanda 在学习和整合新知识的过程中，由于算法的某些缺陷，对一些概念和原理的理解出现了偏差。她过度依赖数据的表面特征，而忽略了知识的内在逻辑和关联。
林宇意识到，单纯更新数据是不够的，还需要对 Amanda 的学习算法进行优化和改进。
他带领团队深入研究机器学习的理论和技术，尝试寻找更适合 Amanda 的学习算法和模型。他们不断进行试验和调整，每一次的失败都让他们更加坚定了解决问题的决心。
在一次又一次的尝试中，林宇终于找到了一个新的算法框架，能够更好地引导 Amanda 进行准确的知识学习和理解。
“这次应该能行。”林宇满怀希望地将新算法应用到 Amanda 身上。
然而，事情并没有那么顺利。新算法在某些方面确实改善了 Amanda 的知识表现，但在一些复杂和前沿的领域，仍然存在偏差。
林宇感到十分困惑和疲惫。他开始怀疑自己是否能够真正解决这个问题，是否有什么更深层次的原因导致了这些知识偏差。
在一次学术交流会议上，林宇与其他专家分享了自己的困惑。一位资深的学者提出了一个新的观点：“也许是 Amanda 的知识架构本身存在局限性，无法完全涵盖和处理某些高度复杂和不断变化的知识领域。”
这个观点让林宇深受启发。他回到研究室后，决定重新审视 Amanda 的知识架构，从根本上进行重新设计和优化。
这是一项极其艰巨的任务，需要对 Amanda 的整个系统进行大规模的重构和升级。但林宇知道，这是解决知识偏差问题的关键所在。
在接下来的日子里，林宇和他的团队日夜奋战，对 Amanda 的知识架构进行了深入的改造。他们引入了更先进的知识表示方法和推理机制，使 Amanda 能够更灵活、更准确地理解和应用知识。
经过漫长而艰苦的努力，新的知识架构终于完成。当林宇再次对 Amanda 进行全面的知识测试时，他紧张地等待着结果。
这一次，Amanda 的表现有了显着的改善。她对各种知识的理解和回答更加准确和深入，与权威的知识体系基本保持一致。
林宇终于松了一口气，但他知
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