[Precision Depth Alignment] paddle.nn.functional.softplus accuracy and torch alignment

[zhengshengning]

PR Category

Operator Mechanism

PR Types

Bug fixes

Description

torch实现代码路径：src/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/ActivationSoftplusKernel.cu

主要改动点（为与 PyTorch 精度对齐）：

前向 softplus 数值稳定性 ：
新增log1p_local的复数重载，将 log(1 + exp(bx)) 改为 log1p_local(exp(bx))：

1. 实数：log1p_local 直接调用 log1p，提升 bx 很负时的精度（避免 log(1+y) 的消失误差）。
2. 复数：自定义 log1p_local(Complex) 为 log(1 + exp(x))，兼容无复杂版 log1p 的情况。

反向梯度重写为稳定形式

1. 实数：由 dout / (1 + exp(-bx)) 改为设 z=exp(bx)，dout * z / (z + 1)，避免计算 exp(-bx) 带来的上溢/下溢，和 PyTorch 表达一致。
2. 复数：由 dout / conj(1 + exp(-bx)) 改为 dout * conj(z / (z + 1))。

复测结果：
paddle.nn.functional.softplus 对齐case（共29 个）
未对齐case（3个）: 未对齐的原因是函数签名不同，beta参数在paddle中只接收float类型，当beta在计算时强转成double时会出现精度问题。

paddle.nn.functional.softplus(Tensor([3, 3, 3],"float64"), -1e-06, 20, None, )
paddle.nn.functional.softplus(x=Tensor([3, 3, 3],"float64"), beta=1e-06, threshold=20, )
paddle.nn.functional.softplus(x=Tensor([3, 3, 3],"float64"), beta=-1e-06, threshold=20, )

上面未对齐的3个double类型的case，需要改动函数签名等，所以在另一个pr中修复（https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/75426）

pcard-67164

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