林宇综合了大家的建议，开始对 aanda 的代码进行修改和调整。他小心翼翼地修改着与自我修正相关的算法和参数，希望能够找到一个最佳的平衡点。</p>
经过一段时间的努力，新的版本完成了。林宇再次进行了测试。</p>
这一次，aanda 的自我修正行为明显变得更加合理和高效。她不再轻易地进行无意义的修正，而是能够准确地判断何时需要修正，以及修正的程度和范围。</p>
林宇心中略感欣慰，但他知道这还不够。</p>
在接下来的日子里，林宇继续对 aanda 进行观察和测试。他发现，虽然自我修正的问题得到了一定的改善，但又出现了新的情况。</p>
有时候，aanda 会因为过于谨慎而错过了一些及时的修正机会，导致最终的结果出现了一些小的偏差。而在另一些情况下，她又会因为过度自信而对一些明显的问题视而不见，没有进行必要的修正。</p>
“这可真是个棘手的问题。”林宇感到有些头疼。</p>
他再次陷入了沉思，试图找出更深层次的原因。</p>
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 aanda 的学习和认知模式有关。</p>
他决定对 aanda 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 aanda 对一些特殊情况的理解和处理能力存在欠缺。</p>
“原来是这样。”林宇恍然大悟。</p>
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 aanda 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。</p>
经过漫长而艰苦的努力，aanda 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。</p>
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。</p>
在一次重要的金融预测任务中，aanda 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。</p>
林宇的心情再次跌入谷底。他知道，对于 aanda 的自我修正问题，还有很长的路要走……</p>
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