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不碰核心代码、把7-Zip压缩速度提高97%：一个“外行”与 AI 的极致优化实验
雷达摘要
近日，AI 孵化器语生科学内部完成了一项 7-Zip 优化实践。一名无编程背景的员工，仅凭一个关于压缩效率的改进设想，在 AI 辅助下完成了对开源压缩软件 7-Zip 的系统级性能调优。该优化版本已在 Windows 和 macOS 双平台通过真实业务文件测试，并已正式开源。 这次优化带来的压缩速度提升最高达到 97.0%（具体发生在 macOS 平台的多文件归档场景）；文件体积最大可缩减 40.7%（针对日志类数据）。所有压缩结果的完整性验证通过率为 100%，且解码端无需任何改动，官方 7‑Zip 可直接解压。 7-Zip 的 LZMA2 算法压缩比极高，但缺陷在于对所有文件类型采用统一策略，无论文本、JSON 还是已压缩的多媒体，均消耗同等算力进行字典搜索，造成大量无效计算。 该员工与 AI 协作，梳理…
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