vlang/vtl

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• feat: add Python Array API namespace and conformance suite

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  難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 8/100

  vlang/vtl#813 · 2026年10月15日 に作成

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• feat(nn): add module hooks for forward and backward inspection

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  vlang/vtl#808 · 2026年10月15日 に作成

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• feat(nn): expand PyTorch core layer coverage

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  vlang/vtl#802 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(vulkan): retain activations across sequential layers

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  vlang/vtl#797 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(quantization): add INT8 tensor and inference support

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  vlang/vtl#792 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(autograd): add functional tensor transforms

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  vlang/vtl#784 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(math): define NumPy ufunc execution methods

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  vlang/vtl#783 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(io): add optional HDF5 tensor interoperability

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  vlang/vtl#779 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(math): complete NumPy ufunc family coverage

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  vlang/vtl#777 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: add NumPy polynomial families and fitting

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  vlang/vtl#773 · 2026年10月14日 に作成

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• perf: add matched VTL and PyTorch benchmarks

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  vlang/vtl#771 · 2026年10月14日 に作成

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• docs: add PyTorch migration and training tutorials

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  vlang/vtl#770 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(cuda): keep optimizer state resident across training steps

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  vlang/vtl#758 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(opencl): expand tensor compute and neural-network dispatch

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  vlang/vtl#750 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: add explicit array interoperability APIs

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  vlang/vtl#748 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: define non-numeric NumPy dtype support

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  vlang/vtl#747 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: add sparse tensor formats and operations

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  vlang/vtl#746 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: expand VTL model interoperability and deployment

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  vlang/vtl#743 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: add distributed training and mixed-precision primitives

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  vlang/vtl#742 · 2026年10月14日 に作成

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• perf: add tensor memory planning and profiling tools

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  vlang/vtl#741 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: add graph capture and fused tensor execution

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  vlang/vtl#740 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: add safe checkpoint migration and device remapping

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  vlang/vtl#739 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(data): add worker loading, prefetch and pinned-memory batches

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  vlang/vtl#738 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(data): add composable transforms and reproducible streaming datasets

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  vlang/vtl#737 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(optim): integrate schedulers and complete optimizer parity

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  vlang/vtl#736 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(nn): add parameter and buffer registration for custom modules

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  vlang/vtl#735 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(nn): add stacked and bidirectional recurrent APIs

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  vlang/vtl#734 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: add higher-order autograd and graph controls

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  vlang/vtl#733 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: define a unified PyTorch-style dtype and device model

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  vlang/vtl#732 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: complete PyTorch tensor operator semantics audit

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  vlang/vtl#731 · 2026年10月14日 に作成

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• docs: add end-to-end NumPy and classical ML migration examples

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  vlang/vtl#730 · 2026年10月14日 に作成

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• perf: publish a reproducible NumPy backend benchmark matrix

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  vlang/vtl#729 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: define structured-array and table interoperability scope

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  vlang/vtl#728 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: connect masked arrays to autograd and neural networks

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  vlang/vtl#727 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(io): add memory-mapped NumPy array access

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  vlang/vtl#726 · 2026年10月14日 に作成

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• feat(io): add NumPy text array interoperability

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  vlang/vtl#725 · 2026年10月14日 に作成

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• perf: validate FFT dtype and strided-array parity

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  vlang/vtl#724 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: complete NumPy random distributions and generator streams

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  vlang/vtl#723 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: expand complex tensor and linear algebra coverage

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  vlang/vtl#722 · コメント 1 件 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: complete NumPy reduction keepdims and accumulator dtype coverage

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  vlang/vtl#721 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: complete NumPy bounds modes across indexing APIs

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  vlang/vtl#720 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: define NumPy-compatible copy and view semantics

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  vlang/vtl#719 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: unify dtype and device options for tensor creation

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  vlang/vtl#718 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: complete NumPy dtype promotion for tensor arithmetic

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  vlang/vtl#717 · 2026年10月14日 に作成

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• feat: CUDA backward for LSTM, Attention, BatchNorm, LayerNorm, Embedding, Pooling

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  難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 35/100

  vlang/vtl#161 · コメント 2 件 · 2026年7月14日 に作成

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• Phase 6: ARM GPU Support — Android, iOS, Embedded

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  vlang/vtl#63 · コメント 1 件 · 2026年5月9日 に作成

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