把 NumPy 风格的 Python 代码自动微分、向量化并 JIT 编译到 GPU/TPU，写起来像 NumPy，跑起来像高性能计算。
面向 Apple silicon 的数组计算框架，让机器学习模型能直接在 Mac 芯片上高效训练和推理，省去折腾 CUDA 的麻烦。
Rust 写的张量库和深度学习框架，兼顾灵活性与效率，支持自动微分、跨平台后端和内核融合，可训练和部署神经网络。
用计算图变换（如自动微分）加速飞行器设计优化，提供气动、推进、结构、轨迹设计等可组合分析工具，适合多学科设计优化场景。
…ps://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/75837) 修复自动微分前反向数据类型不一致问题。[ 75840](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/75840) 修复Crop算子的CINN符号推导Bug。[ 75992](https://githu
…/github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/73674) - 动态图与自动微分增强。 [ 73622](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/73622),[ 73601](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull