第16章 知识偏差 (第2/4页)
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他进一步追溯数据的采集和整理过程，发现是在数据筛选和验证环节出现了疏漏，导致一些不准确的知识被 Amanda 吸收和整合。
为了解决这个问题，林宇决定对 Amanda 的学习数据库进行全面的清理和更新。他组织团队成员对现有的数据进行逐一审查，剔除错误和不可靠的部分，并补充最新、最权威的知识来源。
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。
