地平线开发者

在近期工具链实践过程中，频繁出现 BC 模型在插入 NV12 预处理节点后精度崩溃的现象。本文提供一套标准化的快速排查方案，旨在缩短问题定位周期，降低对开发节奏的干扰。

FlashAttention 是一种专为 Transformer 优化的高性能注意力机制。它能显著加速训练和推理，同时减少内存占用，广泛应用于 LLaMA、GPT-NeoX、PaLM 等大模型中。

相较于 RGB 三通道图像，灰度图仅保留亮度信息（Y 分量），数据量减少 2/3，相比于常用的 NV12 图像，数据量减少 1/3，内存占用与计算负载显著降低。

在大型语言模型（LLM）的推理过程中，KV Cache 是一项关键技术，它通过缓存中间计算结果显著提升了模型的运行效率。本文将深入解析 KV Cache 的工作原理、实现方式，并通过代码示例展示其在实

在实际部署智能驾驶方案时，很多不同任务的模型会同时运行，如何让模型按设计帧率运行，同时实时监测模型推理耗时和带宽使用情况？

本 sample 提供全链路场景 1V，4V，7V 使用演示，实现单路及多路 VIO 接入，逐级经过 ISP、PYM、BPU、CODEC 模块处理

在前面的 3 篇文章中，笔者已经比较详细地介绍了 V、L、A 模块，本帖介绍 World Model +强化学习打通自动驾驶本帖将以 DrivingSphere 为例来解析这个过程。

地平线提出基于大规模人类操作数据玉项链的 VLA 模型 H-RDT获得 CVPR 2025 RoboTwin 真机赛冠军

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，斩获真机赛冠军（一等奖第一名）