CLAXは、JAXベースのライブラリであり、現代の勾配最適化を用いて従来のクリックモデルを実装しています。過去10年間でニューラルクリックモデルが登場しましたが、確率グラフィカルモデルに基づく複雑なクリックモデルは体系的に勾配最適化を採用していませんでした。これにより、従来モデルの解釈性を維持しつつ、現代の深層学習フレームワークを活用することが難しくなっていました。CLAXは、EMベースの最適化を直接的な勾配ベースの最適化で置き換えることで、このギャップを埋めます。モジュラー設計によって、エンベディングや深層ネットワーク、カスタムモジュールなどの任意のコンポーネントを従来のクリックモデルに統合し、エンドツーエンド最適化が可能です。CLAXは、Baidu-ULTRデータセットの実験を通じて、従来のEM手法と比較して大幅に迅速な処理を実現することが示されています。10種類の従来のクリックモデルを実装しており、ユーザー行動を理解し、ランキングパフォーマンスを向上させたい産業実務者や新しいクリックモデルを開発する研究者に役立つツールです。