4.一流人才可以相互学到很多。每个一流人才都有自己“牛”的地方，彼此有很多可以互补之处。如果Facebook没有这种学习的环境，我就可能不会在那儿待四年多。对缺乏经验的人来说，这点很有用。我们雇用非常聪明的毕业生（潜在的一流人才），这些人希望“引爆”自己来证明他们“牛”在何处，他们不愿到一个舒适、无挑战的公司过日复一日的生活，他们希望通过不断学习来丰富自己的经验，完成不可能完成的任务，并在职业生涯中前进，证明“我行”。毫无疑问，和一流人才在一起，才能更容易地实现这些目标。
那如何才能远离非一流人才呢？首先，慢点招人（Hire Slow）。在招人的标准上坚持一点，让面试官明白他们需要招到在某些方面比他们更强，至少不会拖后腿的人。如果不是，那就拒绝平庸，不要妥协。我曾好几次在招聘决策会议上发现履历看起来很漂亮的应聘者无法拿到Offer，只因为某个面试官觉得这个人没给他留下深刻的印象，没有让他“惊讶”。而有些获得一致通过的候选人仍被放弃，因为大家都只是觉得他仅仅“符合要求”而已，没有出彩的地方。在招人问题上，绝大多数情形下，要小心，不要冒进。Facebook也会雇用那些没有全票通过、但有一两票是“强烈推荐”的应聘者，或者这种应聘者本来就是通过内部推荐而开始面试的，因为对于已有员工的“强烈推荐”不应轻易忽视，这时可以适度冒险。
其次，炒鱿鱼要快（Fire Fast）。使用非一流人才就像服用慢性毒药，迟早会出事。Facebook要求所有的经理人员对员工的表现要特别敏感，经理如果发现员工所分配的任务经常没有完成或者答应的事情经常没有做到，如果是客观原因，一定要尽力帮助解决；如果判断为能力问题，那就通过合法的程序迅速将人炒掉。我见过几次比较慢的解雇，对团队造成了极大的负面影响。
这里讲一个合作的组里发生的故事。我们组做的很大一部分工作是设计机器学习模型以对支付欺诈做自动判断，所以对数据分析要求非常高。因此，我们在和我们合作的运营组中设立了机器运行数据专家的职位。2010年时，面试了一个剑桥大学毕业的博士，年纪比较大，他在面试中展露出非常渊博的关于机器学习的理论知识。光他展示出的论文就有5厘米厚，当然我也懒得看。通过他做实际的编程题目，我感觉他的工程实现能力并没有达到我所希望的、能和我们组顺利配合的标准。所以在那次面试中就我给了“不推荐”，但由于我只是帮合作的运营组招人，而且职位也不是工程师，对工程能力的要求相对要低，所以我没有坚持反对招这个人。但后来发现，我其实应该坚持。因为这位学究式的人物最适合待在研究所，他只知道不断地提出一个又一个新办法，却不会把一个不完美的办法不断地实现出来，加以工程化，然后通过实际数据不断完善。我觉得他的表现应该被注意到，并给予适当的压力去改进。于是向他的老板反映了这个情况，但他的老板不够重视，没有马上采用我的意见。那我只能单方面地采取自己力所能及的措施——将他和我们组的项目隔离，因为我们组的工程师不希望他继续参与这些项目——我们开始不邀请他到我们的项目会议中来，自己在工程师部门内部去寻找相关的机器学习专家、有很强的编程实现能力的专家。此人后来在运营组内部也造成了各种不作为和损失之后，终于离开了公司。我觉得他早几个月就应该离开。倒不是说他不够聪明，只是他想做的是研究，而公司想要的是把想法迅速地、高质量地实现出来，然后在实践中不断改进，这种文化上的巨大差异和期望上的截然不同导致了必然的悲剧。
