후자마 아흐마드

KAIST AI 박사과정이다. 긴 컨텍스트에서 모델이 읽는 양보다 실제로 쓰는 양이 적다는 문제에서 출발해, 어디를 볼지를 줄이는 쪽을 주로 다룬다.

SpotAttention(플러그인 블록-스파스 라우팅, 2026)으로 외재적 선택기를 제안했고, Language Models Can Control Their Own Attention에서는 Declarative Attention의 공동 1저자로 내재적(선언형) 축을 같이 밀었다. BASTION(예산 인식 스펙큘레이티브 디코딩)에도 참여했다.