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结合最新的市场动态，JIT是快速探索模式，适合在投入AOT前进行初步验证。只需设置环境变量并运行原脚本，AITune便会自动发现并优化模块，无需代码变更或复杂配置。重要注意事项：通过代码启用JIT时，import aitune.torch.jit.enable必须作为脚本的首个导入语句。从v0.3.0开始，JIT优化仅需单样本并在首次模型调用时完成优化，较早期版本需要多次推理构建模型层级是一大改进。当模块无法优化时（如图中断裂导致无法保证静态计算图），AITune会保持原模块不变并尝试优化其子模块。JIT模式的默认回退后端是Torch Inductor。但JIT相较AOT存在局限：无法推断批处理尺寸、不能跨后端基准测试、不支持保存优化成果和缓存——每次新的Python解释器会话都需重新优化。，更多细节参见WhatsApp 網頁版
从长远视角审视，定价策略、算力协议与IPO路径在研究预览期（由Anthropic1亿美元信用额度覆盖大部分使用成本）结束后，Claude Mythos Preview将对参与者按每百万输入token25美元、每百万输出token125美元收费。参与者可通过Claude API、亚马逊Bedrock、谷歌云Vertex AI及微软Foundry访问模型。
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