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最后，JIT模式适用于快速探索：无需代码变更即可实现模块自动发现与实时优化。重要注意事项：通过代码启用JIT时，import aitune.torch.jit.enable必须作为首行导入。v0.3.0版本后，JIT仅需单样本并在首次模型调用时完成优化，较早期版本有显著改进。当模块因图中断（如包含条件逻辑）无法优化时，AITune会保持原模块并尝试优化其子模块，默认回退后端为Torch Inductor。但JIT存在局限：无法推测批次尺寸、不支持多后端基准测试、无法保存优化成果、无缓存功能——每次新会话都需重新优化。
另外值得一提的是，标准测试中，多数图像与片段因对比度不足显得呆板。晨雾马群场景相比三星设备明显失色，人物肤色在各种测试片段中均缺乏立体感。
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