所以研究者在模仿其他人的时候，通常会优先找结构类似的体系进行尝试，也就是所谓的控制变量法，讲求一个循序渐进。
不然，没有参照的话，最终效率不管是涨了还是跌了，都不好解释。
另外，博后学姐这两周来，基本上也把全部的精力都投入到帮许秋合成新的系列材料上了。
毕竟，她之前近似的从许秋这边“白嫖”了两篇高档次文章，肯定是要还的，代价就是帮忙干活。
最终，博后学姐开发出来了包括Y11-Y20等在内的一系列Y系列受体材料，一共有十数种，每种差不多有50-100毫克的产量。
和学妹类似，博后学姐也只进行了初步的器件性能摸索。
不过，拿到手的结果却让她惊了个呆。
性能最佳的H4：Y18体系，效率居然有体系的性能次之，效率也有之所以性能最佳的是Y18，而非许秋模拟实验室中得到的Y20，可能主要是因为博后学姐的重复性实验不足，数据波动性比较大。
当时，邬胜男看到热腾腾刚出炉的数据，暗自庆幸，还好自己之前14%的体系没有贪《自然》大子刊，不然估计得埋在自己的手里。
看现在这个情况，二元单结体系，有接近17%的效率，一篇《自然》大子刊肯定是没跑了，甚至还有一定的几率，能够再次冲击一篇CNS。
邬胜男不禁感慨，许秋上篇《科学》投出去也没过多久吧，现在居然就又有一个新的体系能够达到CNS的门槛。
为什么我就想不到这样去优化呢？
为什么我想到的优化就是“反向优化”？
博后学姐陷入了短暂的自我怀疑，不过她很快就调整好了心态。
因为按照她对许秋的了解，肯定不会亏待自己的，有道是“没有功劳，也有苦劳”。
许秋吃肉，她喝口汤，多混几篇AM之类的文章，也可以满足了。
凭本事蹭到的文章，不寒碜。
其实，魏兴思之前在收到许秋实验想法的时候，得知许秋打算一次性合成十数种Y系列受体材料，也是有所疑虑的，担心一下子同时开展这么多实验，会不会“步子太大，扯到蛋”。
毕竟，科研这东西，投入再多的人力物力，一旦方向走错了，最终的收益可能近乎于0。
有人可能会说，怎么会是0呢？至少排除了一个错误选项嘛。
但事实上，错误的选项可能有千千万万个，正确的选项只有那么零星的几个。
就算排除了一个错误的选项，对于总量来说，依旧是不起眼的，因为分母足够大。
不过，当时的魏兴思虽然有所疑虑，但还是坚定的对许秋予以了支持。
因为不管怎么说，许秋有历史战绩作为支撑，所以还是值得魏兴思无条件去相信的。
现在，魏老师在组会看到这样的结果，他知道自己当初做了一个明智的选择，笑的合不拢腿，翘着二郎腿，抖呀抖的。
魏兴思想的更加深远一些：
按照现在这个走向，仅仅是初步尝试，就已经达到的效率了。