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地平线征程6

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地平线具身智能算法 H-RDT 斩获 CVPR 2025 RoboTwin 真机赛冠军

在CVPR 2025举办的RoboTwin双臂机器人竞赛中,地平线机器人实验室与清华大学计算机系朱军团队联合提出的H-RDT凭强大性能和领先成功率,一举斩获真机赛冠军(一等奖第一名),并在仿真赛中荣获亚军(一等奖第二名)

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理想汽车智驾方案介绍 3|MoE+Sparse Attention 高效结构解析

稀疏注意力(Sparse Attention)与混合专家架构(MoE)是提升大模型效率与性能的核心技术。

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理想汽车智驾方案介绍 2|MindVLA 方案详解

MindVLA 主要包括空间智能模块、语言智能模块、动作策略模块、强化学习模块

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LLM 中增量解码与模型推理解读

在 GPT 系列模型生成对话回复、文章续写等场景中广泛应用了增量解码

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征程 6 | PTQ 精度调优辅助代码,总有你用得上的

在模型编译的时候,往往会出现各种各样的报错,一起来看看如何解决吧!

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LLM 中 token 简介与 bert 实操解读

LLM 是一种基于上下文预测下一个 token 的概率分布的模型

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征程 6|工具链部署实用技巧 6:hbm 解析 API 集锦

本帖将详细介绍和整理用于 hbm 模型验证和检查的 API,助大家理解使用,保障模型部署顺利。

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开发者说|RoboTransfer:几何一致视频世界模型,突破机器人操作泛化边界

近日,地平线、极佳科技与中国科学院自动化研究所等单位提出RoboTransfer,基于扩散模型的视频生成框架,可以用于扩充机器人策略模型的训练数据。

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开发者说|Aux-Think:为什么测试时推理反而让机器人「误入歧途」?

在视觉语言导航 (VLN) 任务中,机器人需要根据自然语言指令在复杂环境中做出实时决策。虽然推理在许多任务中已有广泛应用,但在 VLN 任务中,推理的作用一直未被充分探讨。

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地平线走进武汉理工,共建智能驾驶繁荣生态

7月3日,武汉理工大学汽车工程学院与地平线联合启动“智驭未来:智能驾驶技术解析与实践初探”暑期卓越学堂项目。

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QAT 查表算子调优 01|如何定位引起误差的查表算子

如何确定是定点查表导致的误差?如何确定具体的定点查表算子导致的误差?

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BEV 感知算法评价指标简介

本文将介绍三类关键任务中常见的精度评价指标

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征程 6E/M|如何解决量化部署时 mul 与 bool 类型数据交互的问题

本文将重点结合PyTorch的torch.mul(逐元素相乘)以及张量的类型提升(Type Promotion)规则

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征程 6EM 常见 QConfig 配置解读与示例

在工具链用户手册《量化感知训练(QAT)-开发指南-QConfig 详解》章节专门介绍了在 J6EM 上 qconfig 是怎么回事,本文将常见配置通过示例方式进行呈现。

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