Consider adding a "TopLevel" keyword that stands in for the top level bound of a corresponding type variable

Summary

Please consider a new typing keyword that stands in for the top level type of a corresponding type variable.

Motivation

Consider a test here and the corresponding definition of DistributionInfo here. The test loses all typing information because I used DistributionInfo[Any, Any, Any]. So if I want typing information, I have to use:

def test_flatten(generator: Generator,
                 distribution_info: DistributionInfo[NaturalParametrization[ExpectationParmetrization, JaxComplexArray],
                                                     ExpectationParametrization[NaturalParmetrization],
                                                     NumpyComplexArray]) -> None:

I would much rather just do

def test_flatten(generator: Generator,
                 distribution_info: DistributionInfo[TopLevel, TopLevel, TopLevel]) -> None:

It's not just shorter, but it reduces churn if the type definitions change. Note that TopLevel is recursive (it chooses the top level of the nested types too).

Beginne mit den verknüpften tests/test_flatten.py und tests/distribution_info.py, um zu verstehen, welche Typing-Informationen verloren gehen, wenn DistributionInfo[Any, Any, Any] verwendet wird. Kläre die beabsichtigte rekursive Semantik von TopLevel und wie sie sich vom bestehenden Verhalten von Typvariablen unterscheidet. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn der Vorschlag eine präzise Spezifikation und einen abgestimmten Validierungsweg enthält.