和 @Anonymous 聊天的时，越来越感慨「中观」的内容非常稀少，所谓「中观」，便是既有战略的视野，又有能落地的执行，甚至有对错误的反思 —— 尤其是对决策的反思，这是任何外部观察者都无法提供的部分。
这篇文字中，其实最关键的是对于一些「决策」的过程以及最终的复盘（如微头条、推荐系统）。内容略有删减，括号部分是个人的补充，仅供参考。
对 toC 市场的看法：
- 极度非理性的市场，先发优势明显，需求混杂未知，项目有极大的不确定性（所以需要足够多的尝试，而不是一击必中）
- 小视频是确定战略后做的火山，然后才是抖音，然后各种收购。抖音投入最少，其实不是决策对，是尝试的足够多。
- 核心竞争力在于中台能够做出足够多的 App （2012 年 10 个，2 个人做 Android、1 个人做 iOS，三个人做 10 个 App，做了一年半）
对微头条的看法：
- 背景：微博分发很烂，是否可以建立更健康的分发策略，拿下微博市场（头条的典型打法）
- 实际：创作者供给不够，创作图文比 14 秒视频更难，只能和 PGC 合作，才能达到留存。但 PGC 破坏了 UGC 生态，无法治理。最后放弃了推荐分发策略。最终变成了另一个微博，即明星和粉丝沟通的工具
对推荐系统的看法：
- 字节之前没有人把推荐做大，原因是过程中想法融合很重要，了解上下游非常重要，分工不重要。
- 早期算法极度依赖工程师手感（产品和世界观），没有 NLP 大牛，自己就买书开始看，20 个人撑过前两年，工程师的手感决定了产品的成败 —— 手感型工程师团队。（超出预期，没想到早期是这么来的）
对搬运和原创的看法：
- youku 不鼓励搬运，鼓励原创，结果……
- 字节愿意给搬运补贴，鼓励他们把电视剧的切片发布到平台来，因为能带来 VV。
- 盘子起来之后，再把原创的补贴提到搬运的 10 倍（做好和做大的差异）
对文化的看法：
- 老员工做新事
- 所谓公司文化，找好教练 + 高频投入，什么都能学会
对 OKR 看法：
- 自下而上，依赖自取，是基层向上传达，更多的是表达自下而上的愿望。
- 是沟通工具而不是摊派和管理工具。对齐 OKR 的过程中激发各层自己的愿望
对中台的看法：
- 火山引擎不是为了 toB 做的，是内部沉淀出来的。
- 腾讯 40 个 AI Lab，但是需求不充分，人员要么离职，要么形成管理黑洞。字节只有一个，服务 400 + 场景
- 内部公有云平台，可以达到每个项目都调用公司最好的资源。相当于一个 AI Lab 打 40 个 AI Lab，这是整个战斗力来源最重要的部分
- 中台部门不是为了服务业务，是为了沉淀能力，让能力输出更强更标准化。中台不用关心手感，他们把手感标准化了，中台是用暴力解决问题，Data、商业、增长中台等。中台提供的是能力的流动性
- 中台的好处是所有团队都可以站在巨人肩上，业务团队更平等。阿里和字节解决的较好，腾讯正在解决。
组织文化和管理
- 产品会议：跨三到四级，张一鸣、朱文佳到基层工程师，双周总结 2 小时
- 技术团队没有单纯管理者，leader 负责招聘、薪资、选型、分工和写代码。
- 数据报表详细完备，对一线员工开放，有问题，但是利大于弊，是公司的选择
- 特权阶层不明显，避免官僚化，只有张一鸣有助理。禁止各种敬称，避免因为级别而形成天然威信
- 今天能搞的事儿今天搞，不等。组织调整实时化，避免搞出友好而墨迹的流程文化
- 注重信息收集和视野拓展
- 重视实干，升值看战绩。你在公司干了什么能证明你有用？
- 腐败会传染，更会导致错误的决策，需要和正直的人一起工作，不要招聘并开除经常讲灰色窍门的人
朱文佳的字节历史：
2015 - 2016
- 推荐系统因为没需求，所以没好的团队。
- 朱进入后定位是做头条推荐系统，先上 DL 神经网络，效果一般。
- 后来判断 DL 不适合推荐，看 TopCoder 竞赛，发现孟山都的一个测试题，第二轮被交大本科生打败。第三轮看了本科生的 paper 改进，用矩阵分解赢了。后续就用矩阵分解代替了 DL （2015 年），后续这套系统秒杀了其他人，拉高了流量价格，影响全行业
2017
- 张一鸣开始看视频，认为直播没价值。然后开始做小视频，张让朱专注把推荐系统用到视频。
- 难点在于文本有特征，视频没有。朱建议捕捉用户高成本动作，把点击模型从单目标模型改为 5-10 个目标模型。做成 4 级 AI 审核流程。
- 短视频两套画风（接地气和洋气）。不知道哪个好，张就说都做，然后遇到三个问题：
- 会出现很多无聊的视频、土味视频。刚开始用审核，后续用「看完」+调整评论模型解决
- 审核标准太严，品味的事情。最后找到了「客观」指标解决（DAU 同期到 500w 涨不动）
- 内容疲劳：小段子、搓澡舞高度重复。让段子 UGC 化，支持音轨复用，然后继续爆发
关于 Music.ly
- 张让朱去上海 DD，发现办公环境小资，对数据不敏感，口径不一，数据差强人意
- DAU 是 1200w，主要是初中女生，占领完这个人群就上不去了。后续字节报价 10 亿（腾讯 3 亿），然后开始整合，把人从上海拉到北京整合。
- 2018 年再次增长放缓，张认为 tiktok 是文化而非技术产品，要求所有人出国。朱去美国发现冷启动问题，因为年轻人觉得很脑残，正派人觉得上面有恋童，3K视频。所以建立了本地审核团队，从 Amazon 招到适合审核的人，年底把画风调好了
- 朱提出假设：低龄化会不会影响留存率，结果证明是。所以 Music.ly 要做年龄泛化，刚开始没达到目的画风还被降低了。推荐系统把这类事情降权，加强了多样化权重，才迎来爆发式增长
本篇文章没有原文，如果订阅者中有字节的同学，可以聊聊是否如此。