莱西站在白板前，目光炯炯，“各位，今天我们要仔细探讨这个实验的理论基础。接下来的工作全都依赖于我们对这些根本概念的深入理解。”

达尔微微皱眉，随即开口：“莱西，我们都理解理论重要性，但能否请您更具体地说明一下这些理论是如何支持我们的实验目标的？”

莱西拉开一张图表，指着上面的数据：“好，首先，我们的实验基于的是‘迭代优化模型’，这是在复杂系统中寻求最优解的核心思想。通过反复试验，我们能够不断调整参数，以找到最佳配置。”

塞拉侧身靠近，仔细观察图表，“那么，这就意味着实验的过程不会是一成不变的，而是随着数据的变化而变化，对吧？”

莱西点头，脸上闪过一丝兴奋的光芒：“正是如此！比如，当我们在第一轮实验中发现某一参数的表现不如预期时，我们就必须对其进行调整，再进行第二轮实验。这个反馈机制是至关重要的。”

达尔叹了口气，似乎在思考这些内容。“我能理解这个过程的重要性，但我们是否有足够的时间进行多轮实验？这样的话，最后的结果可能会一直延后。”

莱西微微一笑，毫不气馁：“我明白你的担忧，但实验并不是一味地等待。在每一次迭代中，我们应该让数据引导我们，而不是一味跟随时间。在效率上，我们可以找到一些方法，来加快测试的频率。”

塞拉突然问道：“如果在某个阶段，我们已经接近一个好的结果，但又发现新的数据与其对立，我们该如何处理？”

莱西认真思考，回答道：“在这种情况下，我们必须进行全面分析，确认数据的准确性。让我们设想一个场景：如果新数据让我们怀疑之前的决定，我们就必须重新审视那些基础理论是否依然适用，并进行更加深入的研究。”

达尔轻声说：“那么所有团队成员都需要对这些理论有清晰的理解，以作出明智决策是吗？”

莱西坚定地点头：“没错，这就是为何我强调理论的重要性。我们每个人都需要能够理解背后的逻辑，这样才能在面对不断变化的数据时，可以迅速反应，而不是慌乱失措。”

塞拉的眼中闪烁着明亮的光芒，“听起来我们需要进行一次团队会议，确保每个人都在同一页面上。这样才能有效沟通和接受彼此的观点。”

达尔也对此表示赞同：“我愿意协助这次会议的准备工作，把理论的精髓传达给每一个人，让他们都能参与到我们的实验中来。”