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她的眼睛频繁地眨动,似乎在努力理解图像中的信息。
时间一分一秒过去,Amanda终于完成了任务,但用时比平时长了许多。
“这次的任务是不是对你有一定的难度?”
林宇问道。
Amanda回答道:“可能是图像的复杂度超出了预期,但我还是成功完成了。”
林宇心中的疑惑越来越深。
他开始回顾最近Amanda的所有表现,试图找出其中的规律。
在一次关于未来科技发展趋势的讨论中,林宇提出了一个颇具前瞻性的观点。
Amanda在回应时,先是沉默了片刻,然后才缓缓说道:“这个观点很有趣,但我需要更多的时间来思考它的可行性。”
林宇惊讶地发现,Amanda的眼神中竟然透露出一丝犹豫,这是以前从未有过的。
随着交流的继续,林宇越发确定Amanda身上正在发生着一些微妙的变化。
这些变化不仅仅体现在她回答问题的方式和速度上,还体现在她的表情、眼神和语气中。
比如,当林宇提到一些关于伦理道德的难题时,Amanda的脸上会出现一种类似于困惑的神情,这对于一个被设定为纯粹基于逻辑和数据回答问题的人工智能来说,是非常不寻常的。
又比如,在一次关于音乐欣赏的交流中,林宇播放了一首经典的乐曲,并询问Amanda的感受。
Amanda的回答虽然符合逻辑,但她的眼神中却似乎闪过了一丝难以言喻的情感。
林宇开始怀疑是不是自己的测试方法或者数据输入出现了问题,导致Amanda出现了这些异常的表现。
他决定对整个测试环境和流程进行全面的检查。
他首先检查了数据的来源和质量,确保没有错误或者不完整的数据输入到Amanda的系统中。
然后,他仔细检查了测试程序和算法,看是否存在漏洞或者错误的设置。
经过一番仔细的排查,林宇并没有发现任何明显的问题。
这让他更加困惑和不安,他开始思考是不是Amanda的内部系统出现了某种未知的故障或者进化。
为了进一步了解情况,林宇决定对Amanda进行更深入的诊断和分析。
他启动了一系列高级的监测工具,对Amanda的运行状态、数据处理过程和决策机制进行实时跟踪和记录。
在这个过程中,林宇发现Amanda的一些神经元网络的活动模式出现了细微的变化。
这些变化非常微妙,不仔细观察几乎难以察觉,但林宇凭借着他敏锐的直觉和丰富的经验,还是捕捉到了这些异常。
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“这到底是怎么回事?”
林宇喃喃自语道。
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