22条商业的第一性原理,送给各位正在创业的设计师,觉得对你有帮助的记得收藏!
1、职场的第一性原理是价值,而不是努力; 2、成长的第一性原理是反思,而不是经历; 3、投资的第一性原理是风险控制,而不是高回报; 4、招聘的第一性原理是筛选, 而不是培养; 5、管理的第一性原理是激发善意,而不是约束员工; 6、产品的第一性原理是击穿痛点,而不是功能叠加; 7、定位的第一性原理是心智占领,而不是聚焦细分; 8、利润的第一性原理是成本效率,而不是高价暴利; 9、降本的第一性原理是消除浪费,而不是减损品质; 10、创业的第一性原理是解决真痛点,而不是满足私欲望; 11、战略的第一性原理是聚焦关键突破,而不是路径规划; 12、竞争的第一性原理是赢得用户,而不是胜过对手; 13、增长的第一性原理是价值空间,而不是流量堆砌; 14、组织的第一性原理是持续进化,而不是架构流程; 15、营销的第一性原理是缩短决策链路,而不是洗脑说服; 16、广告的第一性原理是信号刺激,而不是创意精美; 17、品牌的第一性原理是构建信任,而不是声量轰炸; 18、创新的第一性原理是范式突破,而不是参数进步; 19、定价的第一性原理是心理账户,而不是成本加成; 20、供应的链第一性原理是保证确定性,而不是追求低价; 21、领导力的第一性原理是到造信念感,而不是有人追随; 22、服务的第一性原理是产生依赖,而不是言听计从。
首先有一个误区,很多人觉得开源就是免费,开源就是没有版权。其实这是完全错误的理解! 开源≠免费。开源≠没有版权。开源≠随意商用。开源≠完全透明。
对开源模型的理解,目前大致有四个 Level,开放程度依次增加: 1. 封闭式“开源”(以 OpenAI 为代表) - 核心理念:早期以开源和非营利为目标,逐渐转向封闭模式,通过 API 提供服务,不公开模型权重和训练细节。 - 特点:模型权重和训练数据不公开,仅提供黑箱化的 API,通过订阅服务和 API 收费实现盈利,有助于控制模型滥用风险。 - 争议:违背了开源的核心精神,被批评为技术垄断。
2. 自定义开源(以 Meta 为代表) - 核心理念:开源模型(如 LLaMA),但采用自定义许可证(如 LLaMA 社区许可协议),强调研究和非商业用途,限制商业使用。 - 特点:公开模型权重,但限制商业使用和分发,主要面向学术机构和非营利组织,用户需申请访问权限。 - 争议:自定义许可证限制了模型的广泛使用,不符合完全开源的定义。
3. 传统开源(以 DeepSeek 为代表) - 核心理念:采用传统开源许可证(如 Apache 2.0),完全开放模型权重和代码,强调自由使用、修改和分发,包括商业用途。 - 特点:模型权重、代码和部分训练数据公开,允许商业使用,无歧视性限制,鼓励社区协作和创新。 - 优势:符合传统开源定义,推动技术普及和创新。
4. 理想开源(以 OSI 为代表) - 核心理念:OSI 正在制定 OSAID 1.0(Open Source AI Definition),旨在为开源 AI 系统提供明确标准,强调透明度、可访问性和可修改性。 - 特点:要求公开模型权重,允许用户自由使用,尽可能公开训练数据的来源和组成,训练和推理代码必须开源,不得限制特定用户群体或用途。 - 目标:确保开源 AI 系统符合开源精神,推动技术民主化。
字节跳动发文,分享了其六条核心人才观,其目的就是为了打造高密度的人才环境,推动公司持续创新与发展。
一起来看看具体是哪6条吧:
1. 和优秀的人,做有挑战的事 - 字节跳动认为,与优秀人才共事并挑战高目标,是公司成长的关键。 - 通过高人才密度应对业务复杂度,而非依赖僵化的管理制度。
2. 用人看本质,看潜力不看资历 - 招聘时更关注候选人的底层素质(如学习能力、好奇心、韧性),而非过往经验或大厂光环。 - 管理者需克服“经验依赖”,避免惯性用人,多给潜力人才机会。
3. 敢招比自己强的人 - 管理者应敢于招聘和发展比自己优秀的人才,提升团队整体水平。 - 团队若无法培养继任者,则被视为领导力不行
4. 为最优秀的人提供最好的回报 - 人力资源被视为投资(ROI),而非成本,薪酬应匹配人才价值。 - 每半年调整市场薪酬,确保竞争力。
5. 激励拉开区分度,不吃大锅饭 - 绩效评估需清晰区分高贡献者与“蹭产出”者,避免平均主义。 - 2024年已优化激励政策,加大高绩效者奖励力度。
6. 以能定级,以级定薪,以绩定奖 - 职级和薪酬基于能力而非资历,绩效决定奖金。 - 避免“熟人溢价”“资历溢价”,确保公平回报
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