地平线开发者

地平线SoC平台稳定性问题概述，涵盖kernel panic、内存损坏、看门狗和防火墙等常见问题，并提供调试方法。...

本文介绍了四种主流大模型量化方法：GPTQ、SmoothQuant、AWQ和旋转量化，旨在降低模型存储与计算需求。...

简介 25/4/29 发布的 Qwen3 系列模型，共 8 个模型，文章介绍了Qwen3系列模型，包括其架构特点、性能提升及部署方法。...

近期在学习 Qwen3 的模型结构时，萌生了介绍 LLM 量化技术的想法，笔者将用 2-3 篇文章，给读者们介绍大模型量化的技术。...

12 月 9 日，“智驾生态·共筑未来丨地平线开发者生态论坛”在深圳前海国际会议中心如期举办。本次活动汇聚 150 余位算法开发、嵌入式技术、高校科研及产业生态领域的顶尖代...

文章分析了PTQ模型量化问题，指出原模型数值分布过大和resize算子限制导致量化精度低。通过回退CPU算子定位问题，并添加BN层、调整weight_decay优化模型，最...

本文旨在提供 征程 6H/P 计算平台的部署指南，将会从硬件、软件两部分进行介绍，本文整理了我们推荐的使用流程，和大家可能会用到的一些工具特性，以便于您更好地理解工具链。...

地平线、中国汽车工程学会主办，联合中国智能网联汽车产业创新联盟打造的 2025 智能驾驶开发者系列培训在北京圆满落幕。...

虑到模型输出位置量化损失对模型精度的影响较大，工具链推荐模型以 linear/conv 结尾，此时支持高精度 int32 输出（在 quantized.onnx 中...

本章将系统且全面地为大家呈现新版 qconfig 模板的核心内容，涵盖其关键更新点、规范的基本使用流程以及对相关产出物的详细介绍。...

本文旨在提供 征程 6E/M 计算平台的部署指南，将会从硬件、软件两部分进行介绍，本文整理了我们推荐的使用流程，和大家可能会用到的一些工具特性，以便于您更好地理解工具链。...

在自动驾驶场景下，摄像头 + 激光雷达的传感器融合方案是最常见的感知技术路线，目标是充分利用二者的互补性： 摄像头优势：分辨率高、纹理丰富、颜色信息齐全，有利于识别语义信息...

kernel panic 包含了多种内核异常类型，包括但不限于：空指针/异常指针、HungTask、RCU Stall、softlockup、hardlockup、OOM、...

不同平台时间戳介绍，征程 3、征程 5、征程 6 这几个不同平台的时间戳有什么不同？本文具体介绍其中不同...

LLM 首先要学习的并非直接与人交流，而是让网络参数中充满知识的墨水，“墨水” 理论上喝的越饱越好，产生大量的对世界的知识积累。...

推理多任务模型时，可能会有不同任务分支 部署不同帧率的需求，例如 BEV 动态任务 20 帧，静态任务 10 帧这种情况...

mul 通常指元素级乘法（Element-wise Multiplication），它将两个形状相同的张量中对应位置的元素相乘...

在模型结构优化与部署量化过程中，开发者往往会遇到一个关键任务：​基于历史 Badcase 数据验证模型精度变化​，确保模型修改不会引入明显性能退化。...

VLA （Vision Language Action）是一种多模态机器学习模型，结合了视觉、语言和动作三种能力，旨在实现从感知输入直接映射到控制动作的完整闭环...