黑客新闻中文日报为您呈上独家盘点，带您深度探讨黑客新闻每日十大热帖。今天的头条是 Proton 推出全新版本的 Google Docs，特色是拥有端到端加密。此外，我们还将关注 AI 行业高达 6000 亿美元的收入缺口，以及一个优化 ARCH64 汇编代码、力求解决性能问题的引人入胜的故事。话不多说，咱们这就开始今天的内容吧。

Proton Docs挑战Google Docs：隐私保护与功能齐备

Proton 推出了自己的在线文档编辑服务 Proton Docs，这是对 Google Docs 的一个重大挑战。Proton Docs 最大的特点是支持端到端加密，适用于医疗、金融等对安全和隐私要求较高的行业。尽管功能全面，但 Proton Docs 目前缺少 Linux 版本客户端，而且其服务器端代码并未开源，这引发了一定的争议。

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AI 行业的 6000 亿美元问题引发热议

在 AI 快速发展的背景下，一篇名为《AI的6000亿美元问题》的文章引发了广泛关注。文章指出，AI 的预期收入和实际收入之间存在巨大差距，这一差距已经从每年 1250 亿美元扩大到了 5000 亿美元。尽管 NVIDIA 推出了性能强大的 B100 芯片，OpenAI 的收入也在增长，但 AI 行业仍面临潜在的财务压力和投机性投资风险。评论中，大家讨论了 GPU 在训练 AI 模型方面的能力和使用情况，特别是 Meta 公司。有人认为 Meta 庞大的 GPU 资源可能会使核心 AI 模型变得普遍化，但也有人对这种规模的可行性提出质疑。此外，还讨论了监管政策的影响、云服务的转换成本以及 AI 可能对就业造成的威胁等话题。

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Proton 推出隐私保护的 Google Docs 替代品

Proton 最近推出了他们自己的文档服务，这是对 Google Docs 的一个隐私保护版本。此服务承诺端到端加密，不会将用户数据用于 AI 训练。这个举措旨在吸引那些对隐私有更高需求的用户。

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DS_store 文件的起源与影响

DS_store 这个隐藏文件的起源故事相当有趣。最早可以追溯到1999年苹果公司对 Mac 操作系统的重大升级。虽然最初是为了存储文件夹设置信息，但由于一个未修复的 bug，导致 DS_store 文件无处不在，甚至影响了文件系统的兼容性和性能。这篇文章下的讨论也十分热烈，涉及技术细节和历史背景，给人很多启发。

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最便宜的 NAS：低成本替代方案的挑战

这篇文章讲述了一位作者如何用单板计算机和硬盘替换旧网络存储的尝试。虽然起初对于廉价的 Libre Computer AMLS805xAC 主板充满期待，但在实际操作中遇到了诸多问题，如硬盘盒兼容性和 USB 转接头速度限制。最终，这个方案性能和稳定性不尽如人意，评论区的热议也提到，许多人认为改装二手小主机或瘦客户机更适合用作 NAS。

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使用约束编程和 Python 实现物流优化与人员排班

《使用 CPSATI 和 Python 实践约束编程》这篇文章展示了如何利用约束编程技术解决复杂的物流难题，并使用 Python 和 CPSAT 库安排员工值班表。文章通过真实案例，比如仓库选址和配送线路优化，深入浅出地讲解了约束编程的核心概念。评论区热议约束求解器的易用性和学习资料的缺乏。

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定制化 Linux 交换机项目：性能、成本与灵活性的权衡

最近有人分享了制作一个基于 Linux 系统的网络交换机的过程。作者使用了 Realtek 的 RTL8367S 芯片，在配置通信总线和电源方面遇到了不少挑战。经过详细调整和修改 Linux 内核和电路板，这个项目最终成功地集成了一个可以很好管理多个交换机端口的 Linux 设备。引发了关于管理型和非管理型网络交换机的讨论，有人主张使用 OpenWRT 系统以获得更灵活的配置选项，但也存在性能和功耗方面的局限性。

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革命性的音频处理工具：Voice Isolator 减少背景噪音

Voice Isolator 是一款革命性的音频处理工具，专为电影、播客和采访制作而设计。它能够去除不需要的背景噪音，极大提升音频的清晰度，是后期制作人员的必备神器。用户们热烈讨论了各种音频降噪和语音转录的方法和工具，以及对隐私和语音数据滥用的担忧。

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阅读你不理解的书籍的乐趣

《阅读你不理解的书籍的乐趣》一文赞美了阅读那些挑战理解力、激发好奇心的复杂书籍所带来的快感。作者回忆起阅读 Neal Stephenson 的小说《Baroque Cycle》时感受到的教育乐趣，以及 Vajra Chandrasekhara 的小说《Rake's Fall》如何激发了他进一步探索的欲望。大家在评论区讨论了不同文化在交流方式上的差异、文化刻板印象的简化问题以及阅读晦涩文学作品的体验。

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用 150 行 C 代码击败 NumPy 的矩阵乘法

在一篇名为《150行C代码击败NumPy矩阵乘法》的精彩文章中，作者探索了如何使用 C 语言实现一个高性能的矩阵乘法函数，甚至在 AMD Ryzen 7700 处理器上超越了 NumPy 使用的 OpenBLAST 库的性能。文章详细介绍了算法核心的优化方法，通过高效的数据管理策略和简洁的 OpenMP 并行化方法，达到了超过每秒 1 万亿次浮点运算的峰值性能。评论区也热烈讨论了相关优化技巧和性能测试方法的影响。

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