前的那类任务。在一些涉及到资源分配和优先级判断的任务中，她也会做出一些令人费解的选择。

例如，在一个需要分配计算资源的任务中，Amanda 没有按照预设的规则优先满足关键任务的需求，而是将大量资源分配给了一些相对次要的任务，导致关键任务的执行受到了严重影响。

林宇看着测试结果，心情愈发沉重。他知道，这种行为异常如果出现在实际应用中，可能会带来巨大的损失和风险。

为了找到问题的根源，林宇开始对 Amanda 的学习算法和决策模型进行深入的剖析。他发现，在学习过程中，Amanda 似乎对某些特定的数据模式产生了过度的依赖，从而导致在面对新的任务时，做出了错误的判断和决策。

“但这些数据模式为什么会对她产生如此大的影响？”林宇思考着。

他开始对这些数据模式进行逐一分析，试图找出其中的关键因素。经过漫长而艰苦的研究，林宇终于发现了一个隐藏在数据中的微小偏差。这个偏差在平时很难被察觉，但在特定的情况下，却会对 Amanda 的学习和决策产生误导。

“原来是这样！”林宇兴奋地说道。

但兴奋之余，他也意识到，仅仅发现问题还不够，还需要找到解决方案。他与团队成员一起，针对这个偏差重新调整了学习算法和决策模型，并进行了多次的模拟测试。

在经过无数次的尝试和优化后，Amanda 的行为终于开始逐渐恢复正常。她重新采用了高效且符合逻辑的方法来完成任务，不再出现那些异常的决策和操作。

林宇长长地舒了一口气，心中的一块大石头终于落了地。但他也清楚地知道，这次的事件给他们敲响了警钟，在未来的研发过程中，必须更加谨慎和细致，以防止类似的问题再次发生。

智界危机