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我想更好地理解这篇论文，因此我请Claude训练并生成一个小型数独解题器，并附上额外的解释。<p>原始论文：
<a href="https://arxiv.org/abs/2510.04871" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2510.04871</a>
你好！我开发了SEE（语义熵编码），因为“数据税”（存储/出口）和“CPU税”（解压/解析）不断上升。
权衡：它的压缩率不一定总是比Zstd小，但在压缩时仍然可以搜索，并且最小化了I/O。
关键数据（演示）：综合压缩率约为原始数据的19.5%，跳过率约为99%，查找p50约为0.18毫秒（布隆过滤器约为0.30毫秒）。
10分钟重现步骤（无营销）：
1) 下载演示ZIP（发布版）。
2) 按照README_FIRST.md中的说明操作。
3) 运行`python samples/quick_demo.py` → 输出比率/跳过/布隆 + p50/p95/p99。
投资回报率快速计算：节省/TB ≈ (1 − 0.195) × 每GB价格 × 1000（例如，$0.05/GB → 约$40/TB）。
NDA/VDR（私密，公共信息中无机密内容）：[<a href="https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScV2Ti592K3Za2r_WLUd0E6xSvCEVnlEOxYd6OGgbpJm0ADlg/viewform?usp=header" rel="nofollow">https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScV2Ti592K3Za2r_WLU...</a>]
很高兴回答技术问题（架构感知布局、增量策略、布隆密度、跳过启发式、故障模式）。