训练主循环与 AOT 编译
占位页，内容待补充（逐场景单独编写）。
场景定位：从 train_step 到 loss/梯度，再到 AOT 预编译，理解「一次 step = 一张 XLA 程序」如何成形与复用。
入口文件：trainers/pre_train/train.py（train_step / loss_fn）、trainers/pre_train/train_compile.py（AOT）
本场景原语：jit / value_and_grad / lower()+compile() / eval_shape / ShapeDtypeStruct