在对训练数据进行筛选和清理的过程中，林宇发现了一些重复和错误的数据样本。这些样本可能在不知不觉中误导了 Amanda 的学习过程。

他将这些错误的数据样本删除，并重新对 Amanda 进行训练。这一次，他紧张地等待着结果，心中充满了期待和不安。

经过漫长的等待，新的测试结果出来了。林宇迫不及待地查看数据，然而，他的心情再次跌入谷底。数据偏差的问题依然存在，甚至在某些方面变得更加复杂和难以捉摸。

林宇感到前所未有的挫败。他靠在椅子上，闭上眼睛，努力让自己冷静下来。

“一定还有什么我没有发现的。”林宇暗暗对自己说。

他重新振作精神，再次投入到对数据的分析和研究中。他知道，解决这个问题不仅关乎 Amanda 的未来，更可能影响到整个人工智能领域的发展。

在接下来的几天里，林宇几乎废寝忘食地工作着。他不断尝试各种方法和思路，与其他专家进行交流和讨论，不放过任何一个可能的线索。

终于，在一次偶然的实验中，林宇发现了一个之前被忽略的细节。Amanda 在处理某些特定类型的数据时，会产生一种特殊的反馈信号。这个信号之前被认为是无关紧要的噪声，但现在看来，它可能是解开数据偏差之谜的关键。

林宇顺着这个线索深入研究，发现这个反馈信号与 Amanda 的内部状态调整机制有关。正是由于这个机制的异常，导致了数据的偏差。

“原来是这样。”林宇长舒了一口气，终于找到了问题的根源。

但他知道，这只是第一步。接下来，他还需要设计一个解决方案，来修复这个机制的错误，纠正数据的偏差，确保 Amanda 能够正常、稳定地运行。