“这可真是个棘手的问题。”林宇感到有些头疼。

他再次陷入了沉思，试图找出更深层次的原因。

经过反复的思考和研究，林宇意识到，问题可能不仅仅在于算法和参数的调整，还与 Amanda 的学习和认知模式有关。

他决定对 Amanda 的学习数据和训练过程进行重新审视。他发现，在之前的训练中，由于数据的多样性和复杂性不足，导致 Amanda 对一些特殊情况的理解和处理能力存在欠缺。

“原来是这样。”林宇恍然大悟。

为了解决这个问题，林宇开始收集更多样化和复杂的数据集，对 Amanda 进行重新训练。同时，他也对自我修正机制进行了进一步的优化和完善。

经过漫长而艰苦的努力，Amanda 的自我修正行为终于达到了一个令人满意的状态。她能够在准确判断的基础上，高效地进行必要的修正，既不会过度修正浪费资源，也不会因为错过修正机会而导致结果偏差。

然而，就在林宇以为问题已经彻底解决的时候，新的挑战又出现了。

在一次重要的金融预测任务中，Amanda 的自我修正行为出现了异常。她在关键时刻不断地进行修正，导致计算时间过长，错过了最佳的决策时机，给公司带来了一定的损失。

林宇的心情再次跌入谷底。他知道，对于 Amanda 的自我修正问题，还有很长的路要走……