在Julia中导航自动微分生态系统

Julia 有一个有点庞大的 AD 生态系统，据我所知，现在可能有十多个不同的包，正向模式（ForwardDiff.jl，ForwardDiff2.jl
），反向模式（ReverseDiff.jl，Nabla 。 jl、AutoGrad.jl）和源到源（Zygote.jl、Yota.jl、Enzyme.jl，可能还有即将推出的 Diffractor.jl）在编译管道的几个不同步骤，以及更奇特的东西像NiLang.jl。

在这些包之间，对不同语言结构（控制流、变异等）的支持是什么，是否有关于如何为给定任务选择给定 AD 的经验法则？我相信在某个时候在 Julia Slack 上有一个比较和对比表，但我似乎无法在相关的话语线索或其他可能的地方 ( 1 , 2 ) 中找到为后代复制的任何内容