Meta在程序语言Python提出PEP-683以加入Immortal Objects，使得对象可以绕过参照计数检查，成为在执行时持续存活的不朽对象，通过增加共享内存使用量，进而提高内存的使用效率，而这将有助于解除Python语言本身在平行运算上的局限。 目前PEP-683已经被接受。
Meta使用Python网页框架Django开发Instagram前端服务器，并且使用多程序架构以及Python标准函式库asyncio，以达到每个程序并行处理的目标，但因为Instagram无论是在业务逻辑还是处理的请求量，规模都十分庞大，这个方法对内存的大量需求，成为了系统的效能瓶颈。
随着系统运作，每个服务器程序的私有内存使用增加，而共享内存减少，这样的现象造成内存效率不彰。 开发人员分析发现，即便许多Python对象在整个执行时不可变，但是Python的参照计数和垃圾回收机制，仍然会试图管理并修改这些对象，在每次读取和垃圾回收周期仍会执行写入时复制（Copy-On-Write，COW），使得原本共享的内存分页变成私有，如此便减少了共享内存的效益，增加了不必要的CPU和内存开销。
PEP-683的出现便是为了解决这个问题，Immortal Objects在对象的参照计数字段中，标记特殊值以创建不朽对象，也就是核心对象状态永远不会改变的对象，Runtime会知道什么时候可以或是不可以改变参照计数字段和垃圾回收头。
不过，由于Immortal Objects的核心实作，在参照计数增加和减少的程序中添加了明确的检查，这两个程序是Runtime被频繁执行的代码，因此无法避免地造成代码效能下降，经过特殊的暂存器分配策略，可以最大程度减少效能降低，但是仍有约2%的效能影响。
在Instagram中，本来是通过减少写入时复制操作，提高处理请求内存和CPU效率，而由于Immortal Objects的加入，Instagram便可以通过增加共享内存使用量，来大幅减少私有内存的使用。 由于Immortal Objects可以跨执行绪共享对象，不在需要GIL（Global Interpreter Lock）达到执行绪安全性，Meta提到，这项功能影响了Python语言的发展，由于Immortal Objects保证堆对象真正的不可变性，因此也解除Python在平行运算的限制。
