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负责《Paddle API 对齐 PyTorch 项目》中 Step2 代码修改，实施『C++下沉』方案。通过将 Python API 下沉至 C++层，可以减少 Python 装饰器带来的性能开销，提升 API 调度效率。

负责《Paddle API 对齐 PyTorch 项目》中 Step5 更新文档，在 API 代码修改完成后，同步更新中文 API 文档，确保文档准确反映 API 的最新行为

负责《Paddle API 对齐 PyTorch 项目》中 Step2 代码修改，实施『新增 API』方案。通过新增 Paddle API（新增 API 别名、新增 Python 层 API、新增 C++算子），覆盖 Pytorch API 调用路径，实现与 PyTorch API 行为对齐。

负责《Paddle API 对齐 PyTorch 项目》中 Step2 代码修改，实施『新增 compat 类型 API』方案。在 `paddle.compat` 命名空间下新增 API，实现与 PyTorch API 行为对齐。

开展《Paddle API 对齐 PyTorch 项目》，负责项目整体统筹规划，调用多个 skill，完成输入的 API 对齐

负责《Paddle API 对齐 PyTorch 项目》中 Step3 兼容测试，为已修改的 Paddle API 添加兼容性单测并执行验证，确保 API 的 Paddle 用法与 PyTorch 用法均能正常工作。

负责《Paddle API 对齐 PyTorch 项目》中代码提交，分别对 Paddle、PaConvert、Docs 三个仓库创建或更新 Pull Request

负责《Paddle API 对齐 PyTorch 项目》中 Step2 代码修改，实施『修改原有 API』方案。通过修改原有 Paddle API 的实现（新增参数、扩展参数类型/功能），使 Paddle API 与 PyTorch API 行为对齐，同时保持后向兼容性。

负责《Paddle API 对齐 PyTorch 项目》中 Step2 代码修改，实施『Python 装饰器』方案。通过 Python 装饰器，在 Python 层为 Paddle API 实现参数名称、参数顺序、参数类型和参数用法的重载，实现 PyTorch 风格的 API 调用，并保持 Paddle API 的向后兼容性。

负责《Paddle API 对齐 PyTorch 项目》中 Step4 Pytorch 测试，基于 PaConvert 工具验证 Paddle API 与 PyTorch API 是否用法完全对齐一致

负责《Paddle API 对齐 PyTorch 项目》中 Step1 选择方案，分析 PyTorch API 与 Paddle API 之间的差异，制定合适的 API 改动方案