Decart présente le modèle Oasis 3 en temps réel

La startup Decart a dévoilé mercredi Oasis 3, un modèle de monde interactif capable de générer des environnements de conduite photoréalistes en temps réel. Le modèle est désormais disponible via API. L'entreprise cible initialement les développeurs de véhicules autonomes ayant besoin de simuler des scénarios de conduite rares, avec des projets d'expansion future vers la robotique et d'autres domaines de l'AI physique. C'est ce que rapporte Techcrunch.com .

Selon Dean Leitersdorf, fondateur et PDG de Decart, Oasis 3 permet aux développeurs de créer des écosystèmes autour de modèles de monde, tout comme ils l'ont fait avec les modèles de langage d'OpenAI. La startup compte actuellement une communauté de plus de 100 000 développeurs, dont la plupart créent des produits pour le commerce électronique et le streaming en direct basés sur le modèle vidéo Lucy. Oasis 3 marque une nouvelle étape pour l'entreprise dans l'AI physique.

Le coût d'utilisation d'Oasis 3 est de 0,02 dollar par seconde. Ce modèle rivalise avec des concurrents tels que Genie 3 de Google et le projet Marble de World Labs. Decart a récemment levé 300 millions de dollars, atteignant une valorisation boursière de près de 4 milliards de dollars. Parmi les investisseurs figurent des géants comme Toyota, Adobe, eBay et NVIDIA.

L'avantage principal d'Oasis 3 réside dans ses images photoréalistes et sa capacité de génération infinie. Cela est rendu possible grâce au logiciel Decart Optimization Stack (DOS), qui garantit que les modèles fonctionnent efficacement sur le matériel NVIDIA, Amazon et Google. En conséquence, les coûts d'exploitation sont nettement inférieurs à ceux des autres concurrents du secteur.

Le modèle génère des environnements physiquement précis offrant des vues simultanées de face et des deux côtés. C'est crucial pour tester les systèmes de conduite autonome. Au lieu de démos limitées, Decart permet aux développeurs de créer des scénarios infinis, ce qui est utile pour modéliser diverses conditions extrêmes pour les voitures autonomes.