最近、会社での用事が多くて、今週は更新する時間がありませんでした。
昨日、チームで食事に行ったとき、聡兄が起業における定数と変数について話しました。彼は冗談で自分は基本的に定数部分であり、私は変数部分だと言いました。
山登りアルゴリズムは、問題の最良の解決策を見つけるのに役立ちます。このプロセスでは、定数と変数がそれぞれ重要な役割を果たします。
定数はアルゴリズムの基本的なルールや制約条件を提供します。例えば、初期状態、目標状態、および近傍ルールなどです。定数は私たちが山を登る際に使用する地図やコンパスのようなもので、どこが高地でどこが低地なのかを示します。山登りアルゴリズムにおいて、定数は最大化または最小化すべき目的関数を決定します。 変数は現在の状態を保存し、更新し、次の移動戦略を選択するために使われます。変数の値を反復的に更新することで、アルゴリズムは解空間の中で最良の解決策を探します。変数は私たちが山を登る際の足取りのように、どのくらいの距離を一歩ごとに進むか、どの方向に進むかを決めます。山登りアルゴリズムでは、より良い解決策を見つけ出すために変数の値を継続的に調整します。
ソングさんは私よりもっと賢く、慎重です。彼という安定要素がいなければ、会社はすでに困難な状況に陥っていたかもしれません。一方で、私はより楽観的で、新しい技術やビジネスモデルに強い好奇心を持ち、常に会社の境界を突破し、より多くの可能性を広げようと努力しています。高いPE倍率を持つような事業にも挑戦しています。
局所最適解に近づくためには反復能力が必要です。時々、自分の進化速度がまだ速くない、または判断力が不足しており、問題の本質をよりよく特定して最適化することができていないと感じることがあります。もちろん、選択した市場も非常に重要です。現在の局所最適解よりも良い解決策を見つけるには、正しい市場を選ばなければなりません。勢いがある場合、より多くのリソースを集めて反復を加速できます。逆に、間違った市場を選んでしまうと、どれほど勤勉で、どれほど賢い起業家でも成功するのは難しいでしょう。
我々は「二流」の起業家であり、トップクラスのスタートアップではなく、流行の分野にも入っていませんが、短期的なビジネスは健全で線形的に成長しています。我々は依然として局所最適解を目指しているプロセスにありますが、ここで考えるべきことは、この局所最適解が私たちの最終目標であるかどうかです。目標は十分に高く設定されており、成長速度は十分でしょうか。これは少し大学入試に似ています。清华大学や北京大学に入ることはできないと分かっていても、何とかして学部に入学することは可能です。しかし、すべての教育資源はトップ大学に集中しており、マタイ効果が非常に顕著です。このような状況下で、どのように非連続的な成長を実現できるのでしょうか？普通の大学から清华大学や北京大学に入るようなものです。
現在、私たちはWeb3とAIの分野を探索しており、将来的に指数関数的なブレークスルーの機会を見つけることを期待しています。しかし、これにはさらに長い時間の確固たる蓄積が必要であり、より優秀な人材を引き寄せ、チーム内の高ポテンシャルのメンバーを見つけ出し、彼らにさらなる発展の余地を与える必要があります。CEOが常に直面する課題は方向性、道筋、人材、そして管理です。自分ではまだ十分ではないと感じており、もっと努力できると思います。💪