这个问题挺有意思的，我试着用大白话给你解释一下。
你可以把第一性原理想象成“把事情打回原形”去思考。别管别人是怎么做的，也别管“传统上”是怎么做的，你就问自己：这件事最根本、最核心的要素是什么？然后从这些最基础的“砖块”开始，一步步重新搭建。
举个大家都知道的例子，马斯克造火箭。他没想“哦，现在火箭都卖一个亿，我怎么把它做得便宜点？”。他是从第一性原理出发的：“造一枚火箭，最基础的材料需要什么？铝、钛、铜这些金属。这些玩意儿在市场上卖多少钱？” 他一算，发现材料成本只占火箭总价的零头。于是他得出一个结论：贵的是制造过程，不是原材料。所以他才决定自己从头干，颠覆了整个行业。
好，那在人工智能研发里怎么用呢？其实是一个道理。AI圈子里也特容易“抄作业”，也就是看别人用什么模型火了，大家就都跟着用，这叫“类比思维”。而第一性原理思维，就是逼着我们去问几个根本问题：
1. 我的问题到底是什么？ 别一上来就想“我要用个牛逼的深度学习模型”。先问：我要解决的这个问题的最本质是什么？比如，你不是要做一个“情感分析模型”，你本质上是要“判断一句话是开心的还是不开心的”。这么一想，你可能会发现，也许根本不需要复杂的模型，用一些简单的规则或者关键词匹配就能搞定80%了。这能帮你避免为了用“锤子”而到处找“钉子”。
2. 我需要的最基础的数据是什么？ 我们总觉得AI就是喂数据，越多越好。但第一性原理会让你思考：要解决我上面那个“判断情绪”的问题，最核心、最不可或缺的数据到底长什么样？是需要完整的句子，还是只需要里面的几个关键词？是需要海量文本，还是几百个带有明确“开心/不开心”标签的例子就够了？这能帮你避免盲目地收集和处理数据，节省大量成本。
3. 实现这个目标，最简单直接的方法是什么？ 这个是最挑战“传统”的地方。举个AI领域的真实例子：Transformer模型（就是现在GPT等大语言模型的基础）。在它出来之前，大家做翻译之类的任务，主流方法是RNN（循环神经网络），思路是“一个词一个词地按顺序处理，就像人阅读一样”。
但几个谷歌的研究员就从第一性原理出发问：“翻译的本质，难道不是搞清楚一句话里，哪些词和哪些词关系最紧密吗？这个关系，跟它们在句子里的前后顺序有必然联系吗？” 他们发现“注意力机制”（Attention）才是核心，也就是直接计算词与词之间的关联度。于是他们干脆扔掉了RNN那种按顺序处理的旧框架，搞出了一个完全基于“注意力”的新架构，结果效果拔群，直接开创了一个新时代。这就是典型的从问题的本质（词与词的关联）出发，而不是沿用旧方法（按顺序处理）。
再比如 AlphaGo。一开始它也学习人类棋谱。但后来的AlphaGo Zero，就完全不学了。它的第一性原理就是围棋的规则。它只知道规则，然后通过自己跟自己下棋（左右互搏），从零开始，自己悟出了比人类几千年积累的棋谱更厉害的下法。
总结一下，在AI研发里应用第一性原理，就是让你跳出“现在流行什么技术”、“别人是怎么解决的”这种思维定势。转而去思考：
- 我到底要解决什么？（问题的本质）
- 我最需要什么？（数据的本质）
- 最直接的实现路径是什么？（算法的本质）
这么做，不一定每次都能成功，但它最有可能帮你找到颠覆性的、真正创新的解决方案，而不是一直在别人的框架里打转。