पूंजी के आठ रूप

अधिकांश आर्थिक प्रणालियां पूंजी के एक एकल रूप के लिए अनुकूल हैं: वित्तीय। डॉलर अंदर, डॉलर बाहर। मूल्य के हर अन्य रूप या तो वित्तीय में परिवर्तित होते हैं या अनदेखा किए जाते हैं।

परमा कंप्यूटर अर्थव्यवस्था एक साथ आठ रूपों की गणना करता है:

| पूंजी | यह क्या मापता है | |---|---| | जीवित | स्वास्थ्य, ध्यान, कल्याण, जैविक जीवंतता | | भौतिक | भौतिक उपकरण, भूमि, टिकाऊ बुनियादी ढांचा | | वित्तीय | पैसा, क्रेडिट, नकद प्रवाह | | बौद्धिक | ज्ञान, डेटा, कोड, पाठ्यक्रम, डिजाइन | | अनुभवात्मक | कौशल जो जानने के बजाय करने के माध्यम से बनते हैं | | सामाजिक | विश्वास नेटवर्क, रिश्ते, सामुदायिक बंधन | | सांस्कृतिक | साझा कहानियां, मूल्य, परंपराएं, पहचान | | आध्यात्मिक | अचरज, अर्थ-निर्माण, उद्देश्य की भावना |

एक परमा कंप्यूटर उद्यम सभी आठ को एक साथ बढ़ाता है। वित्तीय पूंजी लागत लगभग शून्य है। बौद्धिक पूंजी मुक्त बीज के रूप में बहती है। सामाजिक पूंजी स्वैच्छिक सहयोग के माध्यम से बनती है। जीवित पूंजी सुरक्षित रहती है: ध्यान की कोई कटाई विज्ञापन राजस्व के लिए नहीं, मानव समय की कोई निष्कर्षण वृद्धि मेट्रिक्स के लिए नहीं।

unturf में प्रत्येक बाल इकाई इस लेखांकन के साथ संरेखित होती है। unhomeschool बौद्धिक पूंजी (खुली पाठ्यक्रम), अनुभवात्मक पूंजी (करके सीखना), और जीवित पूंजी (स्वस्थ शिक्षार्थी) बढ़ाता है। remarkbox सामाजिक पूंजी (वास्तविक प्रवचन) बढ़ाता है। unsandbox अनुभवात्मक पूंजी (कोड जो चलता है, समस्याएं जो हल होती हैं) बढ़ाता है।

पूंजी मानचित्रण

ढांचा लागू करें

किसी भी उद्यम को चुनें जिसका आप अभी हिस्सा हैं। यह तकनीकी होने की आवश्यकता नहीं है। एक बगीचा, एक छोटा व्यवसाय, एक सामुदायिक समूह, एक व्यापार अभ्यास।

नियंत्रण बनाम परिणाम

पारंपरिक संगठन नियंत्रण के लिए अनुकूल हैं। काम एक पदानुक्रम के नीचे बहता है। कार्यकारी सूट रणनीति परिभाषित करते हैं; प्रबंधक निष्पादन को लागू करते हैं; कार्यकर्ता कार्यान्वित करते हैं। संगठन चार्ट इसलिए मौजूद है ताकि जो कोई संगठन को नियंत्रित करता है वह आउटपुट को नियंत्रित करता है।

मशीन लर्निंग इस संरेखण को तोड़ता है।

बाईं ओर: कार्यकारी सूट, वीपी परतें, प्रबंधक पंक्तियां, नीचे कार्यकर्ता। काम नीचे बहता है। पदानुक्रम निष्पादन को लागू करता है। प्रणाली उस ओर इशारा करता है जो नियंत्रित करता है।

दाईं ओर: दो लोग, पूरक विशिष्टताएं, एक साझा अंतराल, एक मशीन लर्निंग इंजन। परिणाम के बीच शून्य कर्मचारी। काम विशिष्टता की ओर बहता है। कोई पेरोल नहीं। कोई संगठन चार्ट नहीं।

"ये दोनों चीजें अब एक ही व्यक्ति की ओर इशारा नहीं करती हैं।"

कार्यकारी सूट नियंत्रण के लिए अनुकूल हैं। मशीन लर्निंग परिणाम के लिए अनुकूल है। ये एक बार मेल खाते थे। वे अब ऐसा नहीं करते। पूरक डोमेन गहराई और मशीन लर्निंग उपकरणों तक पहुंच के साथ लोगों की एक जोड़ी ऐसे अंतराल को बंद कर सकता है जो कभी विभागों की आवश्यकता होती थी। नीचे-अप अब व्यवहार्य है।

बदलाव

संरचनात्मक परिवर्तन

पहले: कर्मचारी लाभ था। अधिक लोग मतलब अधिक आउटपुट। नियुक्ति वृद्धि थी।

अब: विशिष्टता की गुणवत्ता लाभ है। एक तीव्र विशिष्टता, एक सक्षम मशीन लर्निंग उपकरण की ओर निर्देशित, एक अस्पष्ट लक्ष्य की ओर निर्देशित एक टीम से अधिक आउटपुट का उत्पादन करता है।

एक जोड़ा, एक मशीन, एक समस्या

मशीन लर्निंग त्रिकोण एक संरचनात्मक इकाई है: मनुष्यों की एक जोड़ी, एक मशीन लर्निंग इंजन, एक समस्या।

मशीन लर्निंग शीर्ष पर बैठती है: अनंत लाभ, बिना सोए निष्पादन करता है। मानव A नीचे-बाईं ओर बैठता है: एक विशिष्टता रखता है, डोमेन गहराई लाता है। मानव B नीचे-दाईं ओर बैठता है: एक पूरक विशिष्टता रखता है, वह अंतराल लाता है जो A अकेले नहीं देख सकता।

केंद्र: समस्या। एक लक्ष्य नहीं, एक मिशन स्टेटमेंट नहीं। एक विशिष्ट अंतराल बंद करने के लिए।

बाएं किनारे: A मशीन लर्निंग को निर्देशित करता है, इसके आउटपुट से सीखता है, परिणामों की व्याख्या करता है। दाएं किनारे: B एक अलग कोण से ऐसा ही करता है। नीचे का किनारा: A और B पूरक विशिष्टताएं रखते हैं, अंतराल साझा करते हैं। कोई पदानुक्रम नहीं। न तो दूसरे को रिपोर्ट करता है।

आउटपुट: एक पूरा लक्ष्य। कर्मचारी वृद्धि नहीं। प्रबंधित प्रक्रिया नहीं। एक बंद अंतराल।

त्रिकोण गुणा करके स्केल करें: लोगों को जोड़कर नहीं।

एक त्रिकोण एक समस्या को संभालता है। दस त्रिकोण एक साथ दस समस्याओं को संभालते हैं। प्रत्येक त्रिकोण स्वतंत्र रूप से संचालित होता है। unturf प्रबंधन परतों को जोड़कर नहीं बल्कि डोमेन में त्रिकोण को फैन आउट करके स्केल करता है।

एक त्रिकोण डिजाइन करें

एक बनाएं

एक ऐसी समस्या के बारे में सोचें जिसे आप बंद करना चाहते हैं। यह सॉफ्टवेयर होने की आवश्यकता नहीं है। मिट्टी का स्वास्थ्य, संरचनात्मक निरीक्षण, पाठ्यक्रम डिजाइन, आपूर्ति श्रृंखला रूटिंग, चिकित्सा निदान वर्कफ़्लो: कोई भी डोमेन काम करता है।

कोई परिवर्तन आवश्यक नहीं

बाहरी भागीदारों को unturf में शामिल होने के लिए अपने उद्यम को पुनर्संरचित करने की आवश्यकता नहीं है। वे unturf में भंग नहीं होते हैं। वे unturf को रिपोर्ट नहीं करते हैं। वे एक नया ब्रांड या एक नया मिशन अपनाते नहीं हैं।

जैसे आप हैं वैसे ही आएं। अपना मौजूदा उद्यम लाएं। मशीन लर्निंग उपकरण आपके उद्यम और unturf की बाल इकाइयों के बीच अंतराल को पूरा करेंगे।

इस पाठ के शुरुआत से आरेख को देखें। सोने की नोड्स पर ध्यान दें: बाहरी भागीदार बाल इकाइयों के बीच जुड़ते हैं। एक बाहरी भागीदार remarkbox (टिप्पणियां) को make_post_sell (वाणिज्य) से जोड़ सकता है: चर्चा-संचालित स्टोरफ्रंट को सक्षम बनाता है। या unsandbox (कोड निष्पादन) को unhomeschool (शिक्षा) से जोड़ सकता है: छात्रों को एक पाठ के अंदर कोड चलाने को सक्षम बनाता है। भागीदार अपना उद्यम लाता है; मशीन लर्निंग उपकरण मध्यस्थता को संभालते हैं।

मनुष्य साझेदारी नहीं कर रहे हैं। मशीन लर्निंग उपकरण इकाइयों के बीच साझेदारी करते हैं।

मानव-से-मानव साझेदारी विवाह है। इसके लिए विश्वास, संरेखण, दीर्घकालिक प्रतिबद्धता, गहराई में साझा मूल्यों की आवश्यकता है। unturf की बाल इकाइयों के बीच मशीन लर्निंग-मध्यस्थता वाली साझेदारी एक अलग बात है: यह विशिष्टताओं के बीच एक तकनीकी पुल है। साझा समस्या को बंद करने से परे कोई व्यक्तिगत संरेखण आवश्यक नहीं है।

यह अंतर मायने रखता है। unturf भागीदारों को विश्वास नहीं करने के लिए कहता है कि unturf क्या करता है, unturf की संस्कृति को अपनाने के लिए, या कैसे उनका उद्यम चलाता है को बदलने के लिए। यह पूछता है: क्या आपके पास एक विशिष्टता है? क्या आपके पास डोमेन गहराई है? क्या आपके उद्यम और unturf की बाल इकाइयों में से एक के बीच एक अंतराल है? हां तो, एक त्रिकोण मौजूद है।

आपका उद्यम

आप कहां फिट होते हैं?

unturf के नेटवर्क में एक बाहरी भागीदार अपना उद्यम लाता है: अपरिवर्तित: और एक या अधिक बाल इकाइयों से मशीन लर्निंग के माध्यम से जुड़ता है।

आगे के मार्ग

व्यावहारिक रूप से साझेदारी कैसे काम करता है

unturf के नेटवर्क में शामिल होने के लिए एक अनुबंध, एक पिच, या एक पुनर्संरचना की आवश्यकता नहीं है। इसके लिए एक विशिष्टता और एक अंतराल की आवश्यकता है।

तीन मार्ग मौजूद हैं:

1. एक बाल इकाई के मशीन लर्निंग उपकरणों का सीधे उपयोग करें। unsandbox आपका कोड चलाता है। uncloseai बड़े भाषा मॉडल पहुंच प्रदान करता है। unhomeschool आपके पाठ्यक्रम को होस्ट करता है। ये खुले उपकरण हैं। उनका उपयोग करें।

2. आपके उद्यम और एक बाल इकाई के बीच एक मशीन लर्निंग पुल बनाएं। आपके और एक बाल इकाई के बीच अंतराल को चिन्हित करें। मशीन लर्निंग को क्या पुल करना चाहिए इसके लिए एक विशिष्टता लिखें। वहां से शुरू करें।

3. एक नई बाल इकाई का प्रस्ताव दें। यदि आपका डोमेन एक विशिष्ट समस्या स्थान का प्रतिनिधित्व करता है जो मौजूदा बच्चों द्वारा कवर नहीं किया जाता है, तो एक नई इकाई का प्रस्ताव दें। यह अपना मशीन लर्निंग त्रिकोण ले जाएगा और छत्र से जुड़ेगा।

सभी तीन मार्गों में, आपका उद्यम आपका रहता है। आप अपनी डोमेन गहराई लाते हैं। मशीन लर्निंग उपकरण मध्यस्थता करते हैं। unturf साझा संदर्भ प्रदान करता है जो डोमेन में मध्यस्थता को सुसंगत बनाता है।

परमा कंप्यूटर अर्थव्यवस्था त्रिकोण को गुणा करके बढ़ता है। हर नई साझेदारी एक त्रिकोण जोड़ता है। हर नई बाल इकाई त्रिकोणों का एक पंखा जोड़ता है। हर डोमेन हल किए गए आसन्न डोमेन को समान लाभ के लिए खोलता है।

यह एक कंपनी नहीं है जो आपका काम प्राप्त कर रही है। यह एक नेटवर्क है जो अपनी अंतराल बंद करने की क्षमता बढ़ाता है: एक जोड़ी, एक मशीन, एक बार में एक समस्या।

संश्लेषण

अंतिम प्रश्न

आप पूरी संरचना को कवर करते हैं: छत्र और बच्चे, पूंजी के आठ रूप, चरम लाभ, मशीन लर्निंग त्रिकोण, और मशीन लर्निंग-मध्यस्थता वाले पुलों के माध्यम से बाहरी साझेदारी।