SideStore项目中的JIT激活后刷新失败问题分析与解决方案
问题现象描述
在SideStore项目中,用户反馈了一个与JIT(即时编译)激活相关的刷新功能异常问题。具体表现为:当用户通过sidejitserver工具激活JIT功能后,SideStore应用及其安装的其他应用将无法正常刷新,系统会提示"无网络连接"的错误信息,尽管网络连接实际上正常。
问题重现步骤
经过多次测试验证,该问题的重现路径如下:
- 用户通过AltStore成功安装SideStore应用
- 在未激活JIT前,SideStore可以正常多次刷新应用
- 当用户连接sidejitserver并激活JIT功能(如在PojavLauncher应用中)后
- 此时尝试刷新任何应用都会失败,系统显示网络连接错误
- 唯一临时解决方案是重置配对文件,但此方法会在再次使用JIT后失效
技术背景分析
JIT(Just-In-Time)编译是iOS系统中一项特殊权限,允许应用在运行时动态编译代码。正常情况下,苹果仅对App Store审核通过的应用开放此权限。SideStore通过sidejitserver工具实现了对JIT功能的支持,但这似乎会干扰到SideStore自身的刷新机制。
问题的核心可能在于配对文件的管理上。SideStore和sidejitserver各自维护自己的配对信息,当JIT激活后,原有的配对状态可能被破坏或覆盖,导致后续刷新操作无法正确认证设备身份。
解决方案探索
经过社区成员的多次尝试和验证,目前确认以下解决方案有效:
-
使用最新Nightly版本:确保安装SideStore的最新Nightly构建版本,这些版本可能包含针对此问题的修复或改进。
-
分步操作流程:
- 首先完成SideStore的初始配对
- 使用
sidejitserver -pair命令激活JIT功能 - 再次进行SideStore配对(此时刷新可能仍会失败)
- 在SideStore应用设置中,交替尝试"刷新"和"禁用/启用sidejit"功能
-
诊断日志收集:在最新版本中,用户可以启用诊断功能获取详细日志,帮助开发者进一步分析问题原因。但需注意不应公开分享这些包含设备信息的日志。
长期解决方案展望
从根本上解决此问题需要SideStore和sidejitserver之间实现配对文件的共享机制。理想情况下,sidejitserver应能直接导入并使用SideStore的配对文件,避免两者之间的冲突。
从更宏观的角度看,随着欧盟数字市场法案的实施,苹果可能被迫放宽对应用分发的限制,包括JIT权限的管理。这将从根本上解决此类因系统限制导致的技术问题。
用户操作建议
对于遇到此问题的用户,建议:
- 优先尝试最新发布的Nightly版本
- 严格按照上述分步流程操作
- 如问题持续存在,可通过适当渠道向开发者提供诊断信息
- 考虑设置自动化刷新环境作为临时替代方案
该问题的解决体现了开源社区协作的力量,通过用户反馈和开发者响应的良性互动,逐步完善SideStore项目的稳定性和功能性。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00