22條商業的第一性原理，送給各位正在創業的設計師，覺得對你有幫助的記得收藏！
1、職場的第一性原理是價值，而不是努力； 2、成長的第一性原理是反思，而不是經歷； 3、投資的第一性原理是風險控制，而不是高回報； 4、招聘的第一性原理是篩選， 而不是培養； 5、管理的第一性原理是激發善意，而不是約束員工； 6、產品的第一性原理是擊穿痛點，而不是功能疊加； 7、定位的第一性原理是心智占領，而不是聚焦細分； 8、利潤的第一性原理是成本效率，而不是高價暴利； 9、降本的第一性原理是消除浪費，而不是減損品質； 10、創業的第一性原理是解決真痛點，而不是滿足私欲望； 11、戰略的第一性原理是聚焦關鍵突破，而不是路徑規劃； 12、競爭的第一性原理是贏得用戶，而不是勝過對手； 13、增長的第一性原理是價值空間，而不是流量堆砌； 14、組織的第一性原理是持續進化，而不是架構流程； 15、營銷的第一性原理是縮短決策鏈路，而不是洗腦說服； 16、廣告的第一性原理是信號刺激，而不是創意精美； 17、品牌的第一性原理是構建信任，而不是聲量轟炸； 18、創新的第一性原理是范式突破，而不是參數進步； 19、定價的第一性原理是心理賬戶，而不是成本加成； 20、供應的鏈第一性原理是保證確定性，而不是追求低價； 21、領導力的第一性原理是到造信念感，而不是有人追隨； 22、服務的第一性原理是產生依賴，而不是言聽計從。
首先有一個誤區，很多人覺得開源就是免費，開源就是沒有版權。其實這是完全錯誤的理解！ 開源≠免費。開源≠沒有版權。開源≠隨意商用。開源≠完全透明。
對開源模型的理解，目前大致有四個 Level，開放程度依次增加： 1. 封閉式“開源”（以 OpenAI 為代表） - 核心理念：早期以開源和非營利為目標，逐漸轉向封閉模式，通過 API 提供服務，不公開模型權重和訓練細節。 - 特點：模型權重和訓練數據不公開，僅提供黑箱化的 API，通過訂閱服務和 API 收費實現盈利，有助于控制模型濫用風險。 - 爭議：違背了開源的核心精神，被批評為技術壟斷。
2. 自定義開源（以 Meta 為代表） - 核心理念：開源模型（如 LLaMA），但采用自定義許可證（如 LLaMA 社區許可協議），強調研究和非商業用途，限制商業使用。 - 特點：公開模型權重，但限制商業使用和分發，主要面向學術機構和非營利組織，用戶需申請訪問權限。 - 爭議：自定義許可證限制了模型的廣泛使用，不符合完全開源的定義。
3. 傳統開源（以 DeepSeek 為代表） - 核心理念：采用傳統開源許可證（如 Apache 2.0），完全開放模型權重和代碼，強調自由使用、修改和分發，包括商業用途。 - 特點：模型權重、代碼和部分訓練數據公開，允許商業使用，無歧視性限制，鼓勵社區協作和創新。 - 優勢：符合傳統開源定義，推動技術普及和創新。
4. 理想開源（以 OSI 為代表） - 核心理念：OSI 正在制定 OSAID 1.0（Open Source AI Definition），旨在為開源 AI 系統提供明確標準，強調透明度、可訪問性和可修改性。 - 特點：要求公開模型權重，允許用戶自由使用，盡可能公開訓練數據的來源和組成，訓練和推理代碼必須開源，不得限制特定用戶群體或用途。 - 目標：確保開源 AI 系統符合開源精神，推動技術民主化。
字節跳動發文，分享了其六條核心人才觀，其目的就是為了打造高密度的人才環境，推動公司持續創新與發展。
一起來看看具體是哪6條吧：
1. 和優秀的人，做有挑戰的事 - 字節跳動認為，與優秀人才共事并挑戰高目標，是公司成長的關鍵。 - 通過高人才密度應對業務復雜度，而非依賴僵化的管理制度。
2. 用人看本質，看潛力不看資歷 - 招聘時更關注候選人的底層素質（如學習能力、好奇心、韌性），而非過往經驗或大廠光環。 - 管理者需克服“經驗依賴”，避免慣性用人，多給潛力人才機會。
3. 敢招比自己強的人 - 管理者應敢于招聘和發展比自己優秀的人才，提升團隊整體水平。 - 團隊若無法培養繼任者，則被視為領導力不行
4. 為最優秀的人提供最好的回報 - 人力資源被視為投資（ROI），而非成本，薪酬應匹配人才價值。 - 每半年調整市場薪酬，確保競爭力。
5. 激勵拉開區分度，不吃大鍋飯 - 績效評估需清晰區分高貢獻者與“蹭產出”者，避免平均主義。 - 2024年已優化激勵政策，加大高績效者獎勵力度。
6. 以能定級，以級定薪，以績定獎 - 職級和薪酬基于能力而非資歷，績效決定獎金。 - 避免“熟人溢價”“資歷溢價”，確保公平回報
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