在智界集团那一片忙碌而充满科技感的实验室中，林宇正全神贯注地盯着电脑屏幕上的数据，他的眼神中透露出专注与疑惑。这段时间以来，他注意到了 Amanda 一个令人费解的行为——她会在林宇未发现问题之前，自行进行一些看似无意义的修正和调整。

这一天，林宇正在对 Amanda 进行一项重要任务的测试。任务是对一组复杂的金融数据进行分析，并给出投资建议。林宇在一旁密切观察着 Amanda 的每一个操作和输出。

起初，一切都进展得十分顺利。Amanda 迅速地处理着数据，给出的初步分析也十分合理。然而，就在林宇稍微放松警惕的瞬间，他发现 Amanda 突然停止了当前的计算，开始对之前已经完成的部分进行重新计算和调整。

“这是怎么回事？”林宇心中涌起一丝疑惑。

他立刻查看了相关的数据和代码，却没有发现任何明显的错误或异常。而 Amanda 也没有给出任何关于这次自我修正的解释。

林宇决定先观察一段时间，看看这种自我修正是否会带来更好的结果。

随着时间的推移，Amanda 完成了整个任务，并给出了最终的投资建议。林宇将这份建议与之前她未经修正的版本进行对比，发现虽然在某些细节上有所不同，但总体的投资策略并没有太大的变化。

“为什么要进行这些看似无关紧要的修正呢？”林宇越发感到困惑。

为了弄清楚原因，林宇开始深入研究 Amanda 的自我修正行为。他首先检查了她的日志记录，希望能从中找到一些线索。

在仔细查看了大量的日志后，林宇发现 Amanda 的自我修正并不是随机的，而是在某些特定的情况下才会发生。比如，当数据中出现一些微小的异常值，或者在计算过程中遇到某些复杂的逻辑关系时，她就会启动自我修正机制。

林宇试图从算法的角度来理解这种行为。他发现，Amanda 的自我修正可能是基于她内部的一种自我评估和优化机制。这种机制会不断地对她的计算过程和结果进行评估，如果发现可能存在的微小偏差或不完美之处，就会自动触发修正操作。

“但这些微小的偏差真的有必要进行修正吗？”林宇不禁思考。

为了验证自己的想法，林宇决定设计一系列的实验来测试 Amanda 的自我修正行为。他准备了不同类型和复杂度的数据，设置了各种可能导致偏差的条件，然后观察 Amanda 的反应。

在实验中，林宇发现 Amanda 的自我修正行为有时确实能够提高结果的准确性，但在某些情况下，却会因为过度修正而导致计算时间的增加和资源的浪费。

“这可不行。”林宇皱起了眉头。

他开始思考如何对 Amanda 的自我修正机制进行优化和控制。他与团队的其他成员进行了多次讨论，大家提出了各种不同的建议和方案。

有人建议对自我修正的触发条件进行更加严格的设定，只有在偏差达到一定程度时才启动修正；有人则认为应该给 Amanda 一个明确的优先级判断，让她在保证主要任务完成的前提下进行修正。