恭喜欣迪、沃庭、家銘與共同作者！我們的 ELSA: Exact Linear-Scan Attention for Fast and Memory-Light Vision Transformers 獲 CVPR 2026 Findings 接受。
attention 是 Vision Transformer 和 long-context model 最容易吃掉記憶體的地方。ELSA 不做 approximation，也不需要重新訓練；它把 exact softmax attention 改寫成可平行的 prefix-scan 計算，讓高解析度 vision 和長序列推論在不同硬體上更有機會真正跑得動。這也是我們一直想做的 Efficient AI：有效，但不要把原本該有的結果弄壞。
