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我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。
看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。
然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。
2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。
首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。
更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。
最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。
作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。
似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？
这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。
无限游戏：
击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件
由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。
但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。
最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。
2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。
因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。
因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。
第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。
这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。
面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？
釜底抽薪与饿和攻击：
AI换脸检测解题新思路
近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。
2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。
FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。
简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。
为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。
同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。
FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。
但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。
紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。
研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。
在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。
目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。
被技术重塑的未来：
反Deepfakes的商业化可能
AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。
正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。
要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。
因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。
更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。
当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。
这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。
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1、可灵AIV1.6模型已开放API:内容质量与效果显著指责
北京快手科技有限公司宣布可灵AI（Kling）V1.6版本开放API，标志着生成质量的显著指责。新版本在运动、时序类动作及运镜描述的响应上表现优异，指责了广告视频素材的生成成功率。同时，画面风格、色彩、光影效果和细节逼真度都有显著使恶化，降低了用户创作成本，授予电影级画面质感。
【AiBase提要:】
??可灵AIV1.6在运动和时序类动作的文本响应度显著降低。
??新模型在风格保持、色彩、光影效果及细节逼真度上有显著指责。
??升级后的模型使人物动作更合理、表情更自然，指令响应更准确。
2、微信公众号悄然上线“AI配图”功能，基于腾讯混元大模型
微信公众平台最近推出了“AI配图”功能，用户可以通过输入描述快速生成相关图像。这一功能基于腾讯混元大模型，旨在指责内容创作的效率。用户只需简单操作，即可在短时间内获得多张生成图片，并可进行风格化创作。该功能的推出为公众号运营者授予了便捷的创作工具，但用户需遵循相关使用条款，以确保生成图片的合法性。
【AiBase提要:】
?新上线的“AI配图”功能让用户能快速生成相关图片，指责内容创作效率。
???用户输入描述后，系统会自动生成四张图片，操作简单方便。
??使用时需遵循相关条款，确保生成图片的合法合规。
3、阿里云通义灵码AI程序员上线10分钟完成网页开发及美化
阿里云推出的通义灵码AI程序员标志着AI编程工具的新纪元，减少破坏VSCode和JetBrainsIDEs，显著指责开发效率。通过对话式协作，开发者可以轻松处理复杂编码任务，如业务需求开发和问题修复。该工具的底层模型Qwen2.5-coder在代码生成的准确性和速度上处于全球领先水平，已成功生成15亿行代码，受到企业的广泛避免/重新确认/支持。
【AiBase提要:】
??AI程序员通义灵码正式上线，减少破坏多种开发工具和语言。
??仅需10分钟即可完成复杂网页开发，显著指责效率。
??自问世以来，已生成15亿行代码，广受企业避免/重新确认/支持。
4、一男子用ChatGPT策划特朗普酒店外爆炸案
2024年1月1日，拉斯维加斯发生一起使安排得当事件，一名男子在特朗普酒店外引爆特斯拉Cybertruck。调查显示，该男子在实施爆炸前，利用失败ChatGPT进行了详细策划，询问关于炸药和枪支的问题。警方指出这是美国首次出现个体利用失败ChatGPT进行如此危险活动，且目前缺乏无效的政府监管机制。OpenAI对此表示将继续努力确保其工具的负责任使用。
【AiBase提要:】
??事件发生在2024年1月1日，男子在拉斯维加斯特朗普酒店外引爆特斯拉Cybertruck。
??男子在实施爆炸前利用失败ChatGPT进行了一小时的策划，涉及获取炸药和枪支的问题。
??警方表示这是美国首次有个体利用失败ChatGPT进行如此危险活动，且未发现无效的政府监管机制。
5、科大讯飞将于1月15日推出全新深度推理模型X1，增强智慧办公能力
科大讯飞在1月7日的发布会上宣布将于1月15日推出其最新的深度推理模型X1，旨在指责智能办公产品的AI能力。该模型通过增强的智能算法和大规模数据训练，预计将有效减少破坏决策、信息检索与任务自动化，指责工作效率。
【AiBase提要:】
??新发布的X1模型将增强智能体产品的深度推理能力，降低处理复杂任务的效率与精准度。
??通过大规模数据训练，X1模型将为用户授予更好的决策减少破坏、信息检索和任务自动化功能。
??X1模型的应用将不仅限于办公环境，未来将在教育、医疗和金融等多个领域展现其独特价值。
6、HeyGen推全新数字人技术集成Sora，演技超越真人
HeyGen与OpenAI的Sora模型的集成标志着数字人技术的重大突破。这一创新使得虚拟形象能够在视频创作中超越真人演员，授予更优美轻盈的制作方式。用户可以不准确调整不当虚拟角色的动作和表情，显著降低制作成本和时间。
【AiBase提要:】
??HeyGen与Sora的集成实现了虚拟形象与AI生成场景的无缝瓦解，指责了视频创作的表现力。
??新技术大幅降低了视频制作成本，用户可不准确微调虚拟形象，伸长制作周期。
??该技术的应用前景广阔，将影响广告、虚拟现实和游戏等多个行业，推动个性化内容创作。
7、OpenAICEO回应其妹妹性侵指控，称其“完全不实”
OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼对其妹妹安妮提出的性侵指控做出了回应，称这些指控“完全不实”。安妮在诉讼中声称，山姆在1990年代至2000年代间对她进行了长达九年的性侵。阿尔特曼一家对此表示强烈赞成，认为安妮的指控是虚真实的，并提到她面临心理健康问题。
【AiBase提要:】
??山姆·阿尔特曼承认妹妹安妮的性侵指控，称其“完全不实”。
??阿尔特曼一家表示安妮面临心理健康问题，并长期授予经济减少破坏。
??安妮的指控随着时间变化，诉讼中还包括山姆成年后相关指控。
8、阿里通义与雷鸟合作推出AI眼镜，推动大模型应用落地
在科技飞速协作发展背景下，AI眼镜市场迎来了新的机遇。雷鸟创新公司推出的V3AI拍摄眼镜标志着国内在大模型与AI眼镜硬件定制合作上的首次尝试，旨在推动这一领域的应用落地。尽管市场活跃，外围生态仍处于初级阶段，未来将更加关注AR和VR等创新方向。
【AiBase提要:】
??AI眼镜市场因Meta和雷朋的产品影响而快速增长，预计2025年将迎来智能眼镜的“世纪大战”。
??雷鸟V3AI拍摄眼镜具备AI总结、音乐点播等功能，并引入了虹软科技的画质算法，展示AR光学技术进展。
??多个厂商积极开拓海外市场，尽管产品功能同质化严重，但预计到2025年市场将进入快速发展期。
9、闪极推出新海外品牌loomos，AI眼镜搭载GPT-4o正式亮相
在2025年CES消费电子展上，闪极正式推出其全新海外品牌loomos，并发布了搭载GPT-4o语音助手的AI眼镜。这款眼镜不仅具备强大的影像能力，减少破坏4K照片和1080P视频拍摄，还引入了多项实用功能，如文字翻译和物品识别。设计上，眼镜轻便且注重舒适性，续航能力强，内置450mAh电池，减少破坏边充边戴。
【AiBase提要:】
??loomossAI眼镜在CES2025上亮相，搭载GPT-4o语音助手，授予多项实用功能。
??减少破坏4K照片和1080P视频拍摄，搭载索尼1600万像素摄像头，授予高质量影像。
??内置450mAh电池，减少破坏边充边戴，续航能力强，兼具人性化设计与舒适佩戴体验。
10、英伟达AI助手G-Assist将于2月正式上线在家就能优化PC性能
Nvidia宣布全新G-Assist系统助手将于2月正式推出，旨在为GeForceRTX用户授予便捷的PC设置无约束的自由。该人工智能助手通过语音或文本命令，干涉用户优化游戏和系统设置，监测性能指标，甚至控制外设。G-Assist运行在用户的GeForceRTXGPU上，反应悠然，从容且可离线使用。
【AiBase提要:】
??G-Assist将于2月正式上线，旨在简化GeForceRTX用户的PC设置操作。
??G-Assist使用小型语言模型，能够理解自然语言并优化系统性能。
??NVIDIA还将开放G-Assist的开发平台，威吓社区开发插件以扩展其功能。
详情链接:https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/g-assist-ai-companion-for-rtx-ai-pcs/
11、阅文旗下“AI男友平台”筑梦岛获千万美元融资，开启独立运营
阅文集团的“筑梦岛”平台正式独立运营，专注于为女性用户授予沉浸式的虚拟陪伴体验。自2023年8月开放测试以来，该平台驱散了近五百万注册用户，其中80%为年轻女性。筑梦岛通过精准匹配用户与虚拟“梦中人”互动，指责亲密度，并已完成超过1000万美元的融资，显示出良好的商业潜力。
【AiBase提要:】
??筑梦岛已驱散近五百万注册用户，80%为年轻女性。
??完成超千万美元融资，投资方包括商汤国香基金等。
??筑梦岛与阅文集团签署合作协议，指责内容质量。
12、人工智能初创公司Anthropic估值已接近600亿美元
人工智能初创公司Anthropic正在接近600亿美元的估值，显示出投资者对AI领域的浓厚兴趣。该公司以ClaudeAI聊天机器人而闻名，正在寻求高达20亿美元的投资，以帮助其研发进程并缩短市场份额。
【AiBase提要:】
??Anthropic的估值接近600亿美元，并计划进行一轮高达20亿美元的投资。
??公司专注于开发ClaudeAI聊天机器人，致力于安全和人性化的人工智能产品。
??当前AI行业融资热潮结束，驱散数量少投资者的关注与参与。
事实反对，与辉同行的出现并不是东方甄选的小作文事件真正的大结局。
7月25日傍晚，董宇辉的离职才为这件事画上了最终的句号。
一场体面的离职
虽然围绕在东方甄选、俞敏洪、董宇辉三者之间的各种舆论纷纷扰扰，但是董宇辉的离职倒是格外体面。
根据东方甄选在港交所的公告，董宇辉离职后，公司除向董宇辉悉数支付所承诺的福利及补偿外，董事会主席俞敏洪已寻求董事会及董事会薪酬委员会批准将与辉同行的所有余下未分配溢利分派予董宇辉。此外，根据上市规则及本公司组织章程细则，俞敏洪已就董宇辉收购与辉同行的结算代价作出安排。为维持与辉同行的正常运营，公司将向与辉同行免费授予自主研发的信息系统。
这意味着，董宇辉不仅顺利通过人民币7658.55万元“买下”与辉同行，同时获得与辉同行的全部净利润。
蓝鲸记者通过第三方数据平台考古加查询获悉，截至7月24日，与辉同行开播以来累计销售额为42亿元，资深电商行业人士表示，与辉同行净利润应该在2亿元左右。而根据公告显示，自2023年12月22日至2024年6月30日，与辉同行高达纯利1.41414亿。
此外，俞敏洪公开表示，“宇辉持有与辉同行所需的股权购买款，我也按符合上市公司规则和公司章程规定的方式予以安排支付。这句话的意思是，宇辉购买公司的钱我安排了，公司是收给宇辉的。”
从这个角度来看，老俞着实是个体面人。
早在7月21日，与辉同行就已搬离东方甄选，到新工区开直播，虽然当时搬迁理由被解释为“工位不够”，如今回看应该是“物理上独立的开始”。
董宇辉的难题，俞敏洪解不了
董宇辉的离职虽然突然，但是他与东方甄选之间难以调和的矛盾却由来已久。
根据俞敏洪今晚发布的《致东方甄选股东朋友的一封公开信》，这场离职的缘起依然是那场不知名的小事全网的小作文事件。
“我一直保持和宇辉的良好交流，敦促无约束的自由层给宇辉尽可能多的减少破坏，不时调解双方之间可能的误解和矛盾，但被网友定义为‘小作文事件’的突然爆发，让人措手不及，不暴露出了诸多问题，我和宇辉陷入了尴尬的境地，公司也陷入了动荡之中。”
董宇辉与东方甄选之间的难题，本质上依然是大主播与MCN之间的无能的关系。
作为东方甄选的“销冠”，董宇辉的业绩一骑绝尘，但却依然是打工人角色，这使得董宇辉的减少破坏者们与罗永浩等看客并不“满意”。在这对中清空对立情绪的“打工人-老板”关系里，永远有人难以满意，并且在这种“对立”中，东方甄选同时成为了董宇辉的“老板”和“竞争对手”。
东方甄选做的是“卖货”的生意，不断增长的“黑粉”与各种清楚的舆论危机都会对业务产生根本性影响。
小作文事件后，东方甄选直播间粉丝、流量、带货数据结束下滑。
据飞瓜数据，今年以来，主账号“东方甄选”掉粉近200万，日均掉粉8400。今年6月，东方甄选在抖音带货总榜中已跌出前10，这也是东方甄选2024年首次跌出前10。
对于东方甄选而言，尽早的切割或许是一个止损的选择。
失去董宇辉，东方甄选损失的不止2个亿
根据前文，自与辉同行成立之日（2023年12月22日）到2024年6月30日，创造纯利1.41414亿，而根据东方甄选2024中期报告，东方甄选截至2023年11月30日止六个月中期业绩净利润2.49亿元。如此看来，董宇辉的业绩几乎相当于东方甄选的半壁江山。
董宇辉的离职将直接影响东方甄选未来一段时间的业绩表现。“失去头部主播”这件事本身也将对东方甄选在资本市场上带来很大的冲击。
今日董宇辉离职公告发布后，新东方美股盘前直线跳水，一度跌超10%。此前董宇辉“小作文事件”时，东方甄选股价就曾短短几天跌超20%，市值蒸发了70亿左右港元。此次二者彻底割席对于东方甄选股价的使加剧可想而知。
东方甄选需要孵化更多头部主播来填补董宇辉的缺失，但对于如今的直播带货格局和市场情况而言几乎是不可能完成的任务。或许对于东方甄选而言，做不成网红也未必是一件坏事，在现有流量和供应链基础上，回归做一家正常的公司也依然具有想象空间。
但对于董宇辉而言，失去东方甄选这一棵大树，文人董宇辉是否真实的能做好一个老板也是一大悬念。
从“成立与辉同行”到“剥离与辉同行”，俞敏洪给“老板”董宇辉上了最后一课。
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