многоуровневый механизм обнаружения (распознавание заголовков файлов, пробное сжатие и многоточечная выборка для подозреваемых сжатых медиафайлов), десятиуровневую стратегию маршрутизации и меры безопасности (сравнение образцов, пороговые значения допуска и групповая изоляция). Результаты показали увеличение скорости сжатия на 97,0% для многотомных архивов на macOS, на 93,4% для прозаического текста, более чем на 80% в типичных случаях на Windows и снижение размера файлов журналов на 40,4% при 100% проверке целостности. Однако время распаковки текстовых файлов и журналов увеличилось в 2–3 раза, а очень большие несжимаемые файлы размером более 5 ГБ могут сжиматься медленнее из-за ошибок распознавания. Оптимизация является нулевой по инвазивности: не было изменено ни одного фрагмента кода ядра, только уровень диспетчеризации, а выходные данные остаются стандартным форматом .7z, который можно декодировать официальным 7-Zip. Оптимизированная версия размещена в открытом доступе на GitHub (https://github.com/sunmmer01/Optimization). Компания Yusheng Science заявляет, что эта практика демонстрирует новую модель сотрудничества, в которой ИИ усиливает человеческую интуицию, а не заменяет инженеров.