jax-js：为 Web 平台打造的 JavaScript 机器学习框架

长期以来，JavaScript 在重度数值计算领域一直处于劣势，其 JIT 引擎并非为紧密的数值循环而设计，甚至缺乏原生的快速整数类型。然而，随着 WebAssembly 和 WebGPU 技术的成熟，这一局面正在改变。开发者 Eric Zhang 近期发布了 jax-js，这是一个为 Web 平台量身定制的纯 JavaScript 机器学习框架，其核心愿景是将 Google DeepMind 的 JAX 框架能力带入浏览器，让前端环境也能拥有高性能的数值计算和自动微分能力。

核心内容

jax-js 通过生成高效的 WebAssembly 和 WebGPU 内核，让程序能够以接近原生的速度在浏览器中运行，彻底绕过了 JavaScript 解释器的性能瓶颈。在编程模型上，它高度还原了 JAX 的设计哲学，支持程序追踪与 JIT 编译，可以将开发者编写的 JS 代码即时转化为 GPU 着色器指令。虽然由于 JavaScript 语言限制，它无法像 Python 那样支持运算符重载，必须使用类似 .mul() 的方法调用，但其 API 与 NumPy 和 JAX 几乎完全一致。为了解决 JS 缺乏引用计数析构函数的问题，它还借鉴了 Rust 的所有权语义，通过 .ref 系统精细管理内存。

功能方面，jax-js 完整保留了 JAX 的精髓，包括自动微分 grad、向量化变换 vmap 以及内核融合 jit。开发者展示了一个令人印象深刻的案例：在浏览器中从零开始训练 MNIST 神经网络，仅需数秒即可达到 99% 以上的准确率。更具实践意义的是，它能实时处理 18 万字的文学巨著，通过 CLIP 嵌入模型实现毫秒级的语义搜索。

从技术架构来看，jax-js 将框架分为负责自动微分和追踪的前端，以及负责执行内核的后端。其自动微分实现参考了 Tinygrad 的简洁设计，通过数学上的对偶变换，让开发者在实现一阶导数规则后，能够自然地获得任意高阶导数。这种架构不仅优雅，也为未来的内核融合与优化提供了极高的灵活性。