做了一个面向张量计算的语言，可从 Python 调用，支持显式索引和自动求导

最近一直在做一个小项目Einlang（ https://github.com/einlang/einlang ），出发点主要是希望代码本身像数学公式一样直观（但是要够精准无歧义，不需要动脑）。希望下面这几点

• 张量怎么按索引算
• 哪里要求和
• 对谁求导

都直接体现在代码里。比如平时常见写法可能是这样：

np.einsum("ik,kj->ij", A, B) jax.grad(loss_fn)(W) 

在 Einlang 里可以这样写：

let C[i, j] = sum[k](A[i, k] * B[k, j]); let dloss_dW = @loss / @W; 

语法上会有一点 Rust 的影子，比如 let 和分号。可以从 Python 调用，也可以直接走命令行。

如果想试一下，可以执行

 python3 -m pip install "git+https://github.com/einlang/einlang.git" python3 -m einlang -c "let x = 1 + 1; print(x);" 

不知道这种实现在 AI 时代是否还有意义，希望能看到大家的点评和建议。

除了矩阵运算和自动求导，Einlang 语法还支持递推。下面这段代码不需要先在外面写循环，再在循环里求导，而是可以直接把“每一步依赖前一步”的关系写出来：

let alpha = 0.25; let x[0] = 8.0; let x[k in 1..6] = { let prev = x[k - 1]; let loss = prev * prev; let g = @loss / @prev; prev - alpha * g };