YihanYang
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专为 AI 全流程自主开发设计的编程语言
LLML（Low-Level Machine Language）为 AI 模型而生：一行一语句、显式终止符、强制类型标注， 让模型一次生成即可通过编译；后端直接手写 x86-64 编码器，零依赖产出可执行的 PE32+ 文件。
一行一语句、显式 end 终止符、强制类型标注，无隐藏语法糖——模型首轮即可生成合法代码。
自研 x86-64 指令编码器，无 LLVM、无 Cranelift、无汇编器与链接器，直接产出 Windows PE32+ 可执行文件。
运行时分派手写 SSE2 / AVX2+FMA 微内核，512×512 f32 矩阵乘法约 33 GFLOPS，为标量路径的 46 倍。
--diag-json 一次返回全部错误，fmt 幂等规范化，explain 提供可机读修复手册。
张量越界（102）、除零（101）、形状失配（103）全部受检；无指针、无未定义行为，整数按回绕定义。
仅导入 kernel32 与 msvcrt，无运行时、无安装程序，单文件 .exe 开箱即跑。
// 一行一语句 · 显式 end · 强制类型标注
fn main() -> int
print_str("hello from LLML")
print(42)
let x: int = (2 + 3) * 7
let y: float = x / 2.0
print(y)
return 0
end
// 张量 · SIMD 指令 · 显式转换
hardware simd = on
let a: tensor = tensor_new(512, 512)
tensor_fill(a, 0.5)// 完整逻辑回归训练器 · 编译产物仅 13 KB
fn main() -> int
let n: int = 512
let w: tensor = tensor_new(n, 1)
tensor_rand(w)
hardware simd = on
for epoch in 0..200
let z: tensor = matmul(x, w)
let p: tensor = nn_sigmoid(z)
nn_update(w, grad, 0.5)
end
assert(acc > 0.9) // 失败退出码 105
print(acc)
return 0
end$ llmlc check p.llml --diag-json
[]
$ llmlc fmt p.llml -w
formatted p.llml
$ llmlc run p.llml
epoch 0 loss = 138.629
epoch 80 loss = 49.0198
epoch 160 loss = 38.8275
final accuracy = 95 %
$ llmlc build logreg.llml -o logreg.exe
✓ logreg.exe (13 KB · standalone · 0 deps)代码托管与开源项目平台
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