Generación de mundos en tiempo real
Genera entornos realistas y fundamentados físicamente que evolucionan continuamente, en lugar de producir un clip único sin conexión.
Decart AI Lab
Freemium
Decart AI Lab crea modelos del mundo en tiempo real e infraestructura de optimización para la IA física, incluido Oasis 3 para simulación interactiva y DOS para cargas de trabajo de IA de baja latencia.
¿Qué es Decart AI Lab?
Decart AI Lab crea modelos del mundo en tiempo real e infraestructura de optimización para sistemas de IA generativa. Su sitio se centra en tres líneas de productos: Oasis para la generación de mundos de IA física, Lucy para la edición de mundos en tiempo real y DOS, Decart Optimization Stack, para la inferencia y el entrenamiento de baja latencia.
Oasis 3 es el modelo del mundo presentado como producto más claramente en el sitio. Genera entornos de simulación realistas y controlables en tiempo real, responde a señales de control físico y está orientado a flujos de trabajo de robótica y vehículos autónomos que necesitan entrenamiento repetido en bucle cerrado en muchos escenarios.
¿Qué puede hacer Decart AI Lab?
Retroalimentación condicionada por acciones
Admite simulación en bucle cerrado al reaccionar a comandos de dirección, movimiento y API mientras una política actúa dentro del entorno.
Salida desde múltiples vistas
Produce vistas sincronizadas de varias cámaras a partir de un único estado del mundo coherente, lo que ayuda a mantener la consistencia entre ángulos.
Acceso mediante API
Expone el modelo del mundo a través de una API, para que los equipos puedan conectarlo a sus flujos de simulación y entrenamiento existentes.
Respuesta de baja latencia
Funciona con una latencia baja que Decart cifra en menos de 200 ms de extremo a extremo, lo que hace prácticos los bucles de entrenamiento interactivos.
Infraestructura optimizada para el hardware
Abarca la optimización en GPU, TPU, Trainium, AMD y otros aceleradores mediante Decart Optimization Stack.
Casos de uso
“Entrenamiento de vehículos autónomos”
Entrena políticas de conducción autónoma en entornos guiados por indicaciones que pueden variar la geografía, el clima, la iluminación, el tráfico y las situaciones de conducción sin tener que grabar nuevas imágenes cada vez.
“Simulación de robótica”
Prueba robots en simulaciones en bucle cerrado donde las acciones afectan inmediatamente al siguiente estado del mundo, lo que permite la práctica repetida y el aprendizaje por refuerzo en línea.
“Generación de escenarios para IA física”
Crea y evalúa escenarios para drones, vehículos todoterreno, sistemas marítimos o manipulación humanoide cuando resulta difícil capturar de forma segura casos extremos del mundo real.
“Optimización de IA de baja latencia”
Usa Decart Optimization Stack para ajustar la latencia, el rendimiento y el coste en cargas de trabajo basadas en GPU, TPU, Trainium y AMD.
“Integración con flujos de trabajo de desarrollo”
Integra el modelo en flujos de simulación existentes mediante el acceso a la API y una configuración basada en SDK.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Oasis 3?
Oasis 3 es un modelo del mundo interactivo para la IA física. Genera entornos de simulación realistas, controlables y con múltiples vistas en tiempo real, y responde a señales de control físico para el entrenamiento en bucle cerrado.
¿Cómo utilizan Oasis 3 los equipos?
Decart describe Oasis 3 como disponible mediante API, con acceso al SDK mostrado en el ejemplo de inicio rápido de la página del producto. La página también lo presenta como infraestructura para desarrolladores, investigadores y equipos de robótica.
¿A qué aplicaciones se dirige Oasis 3 en primer lugar?
La página indica que Oasis 3 está diseñado primero para vehículos autónomos, y que el mismo sistema se extiende a drones, vehículos todoterreno, aplicaciones marítimas y manipulación humanoide.
¿Qué velocidad alcanza Oasis 3?
La página del producto indica una latencia de extremo a extremo inferior a 200 ms y 22 FPS a 512×768×3, y señala también que Decart continúa optimizando la plataforma.
¿Qué es Decart Optimization Stack?
La plataforma de optimización de Decart es una plataforma integrada verticalmente para cargas de trabajo de LLM, agentes, vídeo y modelos del mundo. Abarca diseño de modelos adaptado al hardware, herramientas para kernels, compiladores propietarios y optimización de inferencia, y se integra en la infraestructura existente.
Datos rápidos
- Categoría
- Infraestructura de IA / modelos del mundo
- Producto principal
- Oasis 3
- Productos relacionados
- Lucy 2.0 y Decart Optimization Stack (DOS)
- Modelo de acceso
- Accesible mediante API
- Usuarios principales
- Equipos de robótica, empresas de vehículos autónomos, investigadores y desarrolladores
- Dominio de origen
- decart.ai
Análisis de tráfico de Decart AI Lab
Los datos de tráfico son solo como referencia.
- Valoración del dominio
- 70
Alternativas a Decart AI Lab
Imgix
imgix.com
Plataforma de medios visuales para optimizar, editar y distribuir imágenes y vídeos a gran escala con optimización en tiempo real, transformaciones asistidas por IA y distribución global en un solo flujo de trabajo.
Crusoe
crusoe.ai
Infraestructura cloud de IA, inferencia gestionada y capacidad de centros de datos para entrenar y servir cargas de trabajo de IA a escala.
无问芯穹
cloud.infini-ai.com
Optimización de computación e infraestructura AI para desplegar modelos grandes en varios chips
Dehurdle
dehurdle.com
Plataforma de simulación de voz con IA para practicar conversaciones de alto impacto con feedback en tiempo real. Pensada para equipos de ventas, soporte, liderazgo y atención al cliente que ensayan guiones, objeciones y cómo expresarse antes de reuniones importantes.
Charm
charm.sh
Charm crea aplicaciones y bibliotecas de código abierto para flujos de trabajo nativos de la terminal, con herramientas para interfaces, IA, correo electrónico, SSH, Markdown, GIF y almacenamiento de datos.
KOR
korprotocol.io
Centro de gestión de activos creativos para música y creadores, con infraestructura de protocolo y herramientas para planificar lanzamientos, remezclar, crear comunidades, reutilizar contenido y comprender a la audiencia.