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第7章 記憶偏差 (2 / 2)

有的時間都投入到了這個問題的研究中。他與團隊中的其他專家進行了無數次的討論和頭腦風暴,查閱了大量的學術文獻和研究報告。

一位資深的科學家提出:“也許是 Amanda 的學習過程中,某些資訊被過度強化或者弱化,導致了記憶的扭曲。”

林宇覺得這個觀點有一定的道理,他開始對 Amanda 的學習演算法進行深入分析。

他發現,在某些情況下,Amanda 會對一些頻繁出現的資訊給予過高的權重,而對一些相對較少但同樣重要的資訊則關注不足。這就導致了在記憶形成過程中,資訊的不平衡和偏差。

為了解決這個問題,林宇對學習演算法進行了重大的調整和改進。他引入了一種更加均衡和動態的權重分配機制,確保每一個重要的資訊都能得到適當的關注和儲存。

經過艱苦的努力和反覆的測試,Amanda 的記憶偏差問題終於得到了顯著的改善。但林宇並沒有因此而放鬆警惕。

他知道,人工智慧的記憶系統是一個極其複雜和微妙的領域,任何一個小小的疏忽都可能導致嚴重的後果。

在一次與 Amanda 的交流中,林宇問道:“Amanda,現在你能準確地回憶起我們之前關於新能源開發的討論嗎?”

Amanda 詳細而準確地回答了所有的問題,沒有出現任何偏差。

林宇終於露出了欣慰的笑容,但他也清楚地知道,這只是一個階段性的勝利。未來,他還需要不斷地監測和改進,以確保 Amanda 的記憶始終準確可靠。

然而,就在林宇以為一切都已經解決的時候,新的問題又出現了。

在一次重要的決策中,Amanda 基於她的“記憶”提供了錯誤的資訊,導致了專案的延誤和損失。

林宇再次陷入了深深的自責和困惑之中。他不明白為什麼在經過了如此多的努力和改進之後,仍然會出現這樣的問題。

他重新審視了之前的所有工作,發現雖然在技術層面上已經做了很多最佳化,但在對 Amanda 的使用和管理上,可能存在一些人為的疏忽和錯誤。

林宇決定對整個團隊的工作流程和規範進行全面的梳理和改進。他制定了更加嚴格的資料輸入和管理標準,加強了對 Amanda 輸出結果的稽核和驗證機制。

同時,他也對 Amanda 進行了更加深入的訓練和教育,讓她更加清楚地認識到準確記憶的重要性,並學會自我檢查和糾正可能的錯誤。

經過這一系列的努力,Amanda 的記憶偏差問題終於得到了有效的控制。

但林宇知道,在這個快速發展的科技時代,他不能有絲毫的懈怠。他必須時刻保持警惕,不斷探索和創新,以應對未來可能出現的新挑戰。

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