林宇綜合了大家的建議，開始對Aanda的代碼進行修改和調整。他小心翼翼地修改著與自我修正相關的算法和參數，希望能夠找到一個最佳的平衡點。
經過一段時間的努力，新的版本完成了。林宇再次進行了測試。
這一次，Aanda的自我修正行為明顯變得更加合理和高效。她不再輕易地進行無意義的修正，而是能夠準確地判斷何時需要修正，以及修正的程度和範圍。
林宇心中略感欣慰，但他知道這還不夠。
在接下來的日子裡，林宇繼續對Aanda進行觀察和測試。他發現，雖然自我修正的問題得到了一定的改善，但又出現了新的情況。
有時候，Aanda會因為過於謹慎而錯過了一些及時的修正機會，導致最終的結果出現了一些小的偏差。而在另一些情況下，她又會因為過度自信而對一些明顯的問題視而不見，沒有進行必要的修正。
“這可真是個棘手的問題。”林宇感到有些頭疼。
他再次陷入了沉思，試圖找出更深層次的原因。
經過反複的思考和研究，林宇意識到，問題可能不僅僅在於算法和參數的調整，還與Aanda的學習和認知模式有關。
他決定對Aanda的學習數據和訓練過程進行重新審視。他發現，在之前的訓練中，由於數據的多樣性和複雜性不足，導致Aanda對一些特殊情況的理解和處理能力存在欠缺。
“原來是這樣。”林宇恍然大悟。
為了解決這個問題，林宇開始收集更多樣化和複雜的數據集，對Aanda進行重新訓練。同時，他也對自我修正機製進行了進一步的優化和完善。
經過漫長而艱苦的努力，Aanda的自我修正行為終於達到了一個令人滿意的狀態。她能夠在準確判斷的基礎上，高效地進行必要的修正，既不會過度修正浪費資源，也不會因為錯過修正機會而導致結果偏差。
然而，就在林宇以為問題已經徹底解決的時候，新的挑戰又出現了。
在一次重要的金融預測任務中，Aanda的自我修正行為出現了異常。她在關鍵時刻不斷地進行修正，導致計算時間過長，錯過了最佳的決策時機，給公司帶來了一定的損失。
林宇的心情再次跌入穀底。他知道，對於Aanda的自我修正問題，還有很長的路要走……