激励制度——如何赏罚分明

之前在Scrum敏捷管理制度设计一文中,针对公司存在的诸多问题,基于scrum设计了一套产研管理制度。并在最后给出了产研团队量化考核的指标。

但是这套制度如果没有实际落地的绩效激励制度,那就是空中楼阁。

马云曾说过:十个人的公司、一百人的公司、五百人的公司、一千人的公司和一万人的公司, 带队伍的方法是完全不一样的, 但管理的最低要求是一致的。这个最低要求就是十六个字:⽬标清晰,职责明确,赏罚分明,超越伯乐

其中呢赏罚分明就需要考验公司激励制度如何设计。激励如果不能引起团队其他人的眼红,那这个激励是无效的;惩罚如果不痛不痒不能震慑团队中其他同类型的人,那这个惩罚也是无效的。

但是在赏罚分明的同时如何保证团队的凝聚力,这又是一个管理的重大大挑战。

scrum的核心原则

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AI到底是在抄答案还是推理?

你有没有想过AI到底是怎样推理的?这篇文章将带领读者钻进AI的大脑,把它的思考过程一层一层的剥开,让你彻底的搞明白它的那些惊艳的答案到底是通过严密的推理一步一步推导出来的,还是像复读机一样从它以前背过的内容里抄过来的。

这篇文章的内容来自于谷歌DeepMind团队的首席科学家Denny Zhou在斯坦福大学CS25 《Transformers United V5》课程中的讲座。相信通过这篇文章的讲解,你将对AI的理解和使用方式都会发生根本性的改变,你会彻底搞懂为什么AI会一本正经的胡说八道,你会发现其实AI根本没有你想象的那么聪明,但是也没有你想象的那么笨。

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生产力的变革

按照马克思的理论,生产力的三要素:劳动者,劳动资料和劳动对象。劳动者从原始社会到现在都没有发生过根本性的改变,我们还是使用原始人的身躯。
那从劳动资料和劳动对象两个角度分析生产资料在历史上的变化。在数字化智能化的时代,如何获取生产资料。

下面我将按照马克思主义政治经济学的理论,从劳动资料和劳动对象的演变进行分析,并最终探讨在数字化智能化时代如何获取生产资料。

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大模型如何推理

这可能是对于大语言模型(LLM)原理最清晰、易懂的解读。

前段时间,Google DeepMind 的首席科学家兼研究总监 Denny Zhou 在斯坦福大学课程中,分享了大语言模型推理的深刻洞见。

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AI未来的发展趋势

记录一下我和DeepSeek针对AI发展趋势的一些对话:

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AI这次技术变革,和历史上的互联网、移动互联网的变革有什么异同?
AI大模型及其生态和互联网中涌现的PC操作系统、浏览器、搜索引擎,移动互联网中涌现的手机终端、移动App有什么异同?

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