JAX 的工作基于 Autograd 和 XLA（Accelerated Linear Algebra）两个核心组件完成，为机器学习研究提供了高效、易用的工具。其中，Autograd 能够跟踪并记录计算过程中的操作，并构建计算图用于后向传播。当定义和执行函数时，Autograd 会记录函数的操作，以便计算导数。XLA 则可以将高级 NumPy 操作转换为针对特定硬件的高效计算内核。它提供了优化和并行化能力，可以针对 GPU 和 TPU 等硬件加速计算，以获得更高的计算性能。

JAX 的高性能计算能力和即时编译特性使其成为机器人仿真和验证的有效工具。在机器人研究中，仿真和验证是不可或缺的环节。JAX 能为深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）提供扩展工具，提升其性能和并行化能力，从而加速深度学习模型的训练和推断过程。JAX 的高性能数值计算功能同样适用于数值模拟和科学计算领域，如大规模的数值模拟、求解微分方程、优化问题等。此外，JAX 在概率编程领域的应用也越来越广泛，包括概率图模型、变分推断、深度概率模型和贝叶斯优化等方面。