重大; } /* 优化长表格显示 */ table { border-collapse: collapse !
四、与 Python AI 生态的对比视角 维度 Python (JIT/解释型) C# NativeAOT (编译型) 冷启动 秒级（依赖加载 + JIT） 毫秒级（原生机器码） 内存占用 高（运行时 + 依赖库） 极低（剪裁后仅含必要代码） 部署体积 数百 MB（Conda/容器） ~15MB（单文件可执行） 运行时依赖 Python + CUDA + 框架 零依赖（自包含） 推理性能 依赖底层 C++ 扩展 原生高性能 + 可调用 ONNX Runtime 开发效率 极高（生态丰富） 高（现代语言特性 + 强类型） 核心结论：NativeAOT 不是取代 Python 在 AI 研究/原型阶段的地位，而是破解 AI 应用从"实验室"到"生产线"的最后一公里——当模型已经训练好、需要稳定、高效、低成本地方案千万用户时，C# NativeAOT 提供了比 Python 更贴近硬件的部署路径。
平稳持续下降，没有突然剧烈跳涨。train/loss 图表中这个会在policy_gradient_loss和value_loss前面。
← 可能存在不兼容问题！修复 .testcase 和 .check 命令，使其能够正常工作，并在源代码树中包含的标准 SQLite 测试套件的脚本中使用这些命令。