无论兄弟们提到的“AI选择物体多了壹个框”也许是指在运用某些图像识别或物体检测的AI应用时，体系在识别物体时多出了壹个额外的检测框,这种情况也许有下面内容几种缘故：

1. 误检：AI模型也许由于图像中的某些特征和目标物体相似,错误地将它们也识别为同壹个物体。

2. 模型泛化能力不足：AI模型也许没有很好地进修到全部物体的特征,导致在遇到边缘情况时产生误判。

3. 数据集难题：训练数据集也许存在一些难题，如标注错误或数据不充分,导致模型进修到错误的玩法。

4. 算法优化：算法在优化经过中也许引入了一些不必要的复杂性,导致检测框过多。

下面内容是一些也许的化解方式：

• 数据清洗：检查并修正训练数据集中的错误标注。
• 模型微调：运用更多的数据对模型进行微调,进步其泛化能力。
• 算法调整：尝试调整模型参数或算法配置,减少误检。
• 增加数据集：增加更多样化的数据来训练模型,进步模型对不同场景的适应性。

如果无论兄弟们能提供更多关于这个难题的上下文或详细信息,我可以提供更具体的提议。