MNN

Run the MNN regression / CI suite for this fork — static checks, host-side (local) tests, and the on-device Android arm64 matrix — via the ./test.sh driver and test_stages.json. Use when the user asks to run the tests, run CI, smoke-test a build, verify a change on a device, benchmark on-device, or add / select / retune a test stage.

任务完成后的反思与经验沉淀。仅在任务非平凡且出现调试、失败修复、反复试错、明显误判或可复用教训时使用；简单执行、查询、常规 CI 通过等无新增经验的任务可跳过。

MNN Metal 后端 op/kernel 优化与扩展。覆盖 Metal shader 字符串嵌入流程、conv1x1 多 pipeline 选路、SIMD group reduce/matrix kernel、weightTransform CPU pack、Apple GPU 实测验证。

MNN OpenCL 后端 op/kernel 优化与扩展。覆盖 .cl + codegen 双轨、kernel 选路、packed weight 设计、tune 机制、Android 真机验证。

MNN Vulkan 后端 op/kernel 优化与扩展。覆盖 GLSL .comp + makeshader 双轨、conv1x1 dispatcher 多路径、coopMat/subgroup 路径、weight prepare/pack 流程、Adreno 真机稳定性。

MNN ARM CPU 算子和低 bit kernel 性能优化。重点覆盖正确性基线、C++ 标量 oracle、C++ SIMD 模拟、寄存器规划、ARM 汇编实现、dispatch/pack 集成、模型级回归和 roofline 性能分析。

为 MNN 框架添加新的 LLM 模型支持。支持从 HuggingFace/ModelScope 下载模型，分析架构，添加映射，Hook 对齐测试，导出 MNN 模型。采用 TDD 模式，分 6 步执行，每步有独立测试标准。

为 MNN 框架新增算子。包含 Schema 定义、形状计算、几何计算、后端实现、单元测试的完整 TDD 流程。分 5 步执行，每步有独立测试标准。