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
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/yWgWpsuuEneFp5_6W7QZqA
