在这个过程中，林宇遇到了重重困难。有些错误的数据已经深深嵌入了 Amanda 的知识体系，要纠正它们并非易事。而且，新的数据与原有知识的整合精心设计和调试，以避免产生新的冲突和偏差。

“这就像是在给一个复杂的机器更换零件，稍有不慎就可能导致整个系统的瘫痪。”林宇感到压力巨大。

经过艰苦的努力，数据库的清理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。