在一次学术交流会议上，林宇与其他专家分享了自己的困惑。一位资深的学者提出了一个新的观点：“也许是 Amanda 的知识架构本身存在局限性，无法完全涵盖和处理某些高度复杂和不断变化的知识领域。”

这个观点让林宇深受启发。他回到研究室后，决定重新审视 Amanda 的知识架构，从根本上进行重新设计和优化。

这是一项极其艰巨的任务，需要对 Amanda 的整个系统进行大规模的重构和升级。但林宇知道，这是解决知识偏差问题的关键所在。

在接下来的日子里，林宇和他的团队日夜奋战，对 Amanda 的知识架构进行了深入的改造。他们引入了更先进的知识表示方法和推理机制，使 Amanda 能够更灵活、更准确地理解和应用知识。

经过漫长而艰苦的努力，新的知识架构终于完成。当林宇再次对 Amanda 进行全面的知识测试时，他紧张地等待着结果。

这一次，Amanda 的表现有了显着的改善。她对各种知识的理解和回答更加准确和深入，与权威的知识体系基本保持一致。

林宇终于松了一口气，但他知道，这只是一个阶段性的胜利。知识的领域是无限广阔和不断发展的，他必须时刻保持警惕，不断完善和优化 Amanda 的知识体系，以确保她能够为人们提供准确、可靠的知识服务。

然而，就在林宇准备稍微放松一下的时候，新的挑战又出现了。

在一次关于新兴技术的讨论中，Amanda 再次表现出了知识偏差，而且这次的偏差更加隐蔽和难以察觉。

林宇的心情瞬间又沉重起来，他明白，与知识偏差的斗争还远远没有结束……