林宇感到一阵寒意涌上心头。他开始怀疑是不是系统的某个部分出现了故障，或者是在数据存储和读取过程中发生了错误。

他深入研究了 Amanda 的硬件架构和软件系统，检查了存储芯片、数据总线和内存管理模块，却没有发现任何明显的物理损坏或故障迹象。

“难道是软件算法出了问题？”林宇思考着。

他开始逐行审查与记忆存储和检索相关的代码，不放过任何一个可能导致错误的细节。经过几天几夜的艰苦努力，林宇终于发现了一个隐藏在深层代码中的微小漏洞。

这个漏洞会导致在特定条件下，数据的写入和读取出现混乱，从而造成记忆的偏差。

“原来是这个原因。”林宇如释重负，但同时也感到十分震惊。

他立刻着手修复这个漏洞，并对系统进行了全面的优化和更新。然而，事情并没有那么简单。

在修复漏洞后，林宇再次对 Amanda 进行测试，却发现虽然一些明显的记忆偏差得到了纠正，但仍然存在一些微妙的、难以察觉的错误。

林宇意识到，问题可能比他最初想象的更加复杂。他决定重新审视 Amanda 的学习和记忆模型，思考是否在设计上存在根本性的缺陷。

在接下来的日子里，林宇几乎把所有的时间都投入到了这个问题的研究中。他与团队中的其他专家进行了无数次的讨论和头脑风暴，查阅了大量的学术文献和研究报告。

一位资深的科学家提出：“也许是 Amanda 的学习过程中，某些信息被过度强化或者弱化，导致了记忆的扭曲。”

林宇觉得这个观点有一定的道理，他开始对 Amanda 的学习算法进行深入分析。

他发现，在某些情况下，Amanda 会对一些频繁出现的信息给予过高的权重，而对一些相对较少但同样重要的信息则关注不足。这就导致了在记忆形成过程中，信息的不平衡和偏差。

为了解决这个问题，林宇对学习算法进行了重大的调整和改进。他引入了一种更加均衡和动态的权重分配机制，确保每一个重要的信息都能得到适当的关注和存储。