單元

大綱

內容

單元一

DEEPSEEK等AI大語言模型技術概覽

AI大語言模型的定義與特點

1.1 AI大語言模型的概念及發展歷程

1.2 DEEPSEEK等AI大語言模型的技術架構與核心原理

指令模型與推理模型的區別

2.1 指令模型的基本原理和應用

2.2 推理模型的基本原理和優勢

2.3 國內外大語言模型介紹及與DEEPSEEK的對比

案例：不同大語言模型在智能問答任務中的表現對比

討論課題：指令模型與推理模型在建筑行業的應用前景

單元二

DEEPSEEK大語言模型的深入解析

1. 指令模型的核心邏輯

1.1) 基于用戶指令生成結果，強調任務執行的準確性（如傳統GPT系列）。?

1.2) 局限性：缺乏動態推理過程，依賴大量監督微調數據。?

2. 推理模型的范式革新?

2.1) DeepSeek-R1的強化學習訓練：跳過監督微調，直接通過邏輯鏈生成解決方案。?

2.2) 關鍵能力：DEEPSEEK和GPT,Clude，gemmi，以及國內阿里，百度和豆包的區別。

**案例**：案例：DEEPSEEK在特定領域問答任務中的實際應用

單元三

DEEPSEEK在房地產日常辦公場景的應用

1 文檔處理與信息管理

1.1 利用DEEPSEEK進行高效文檔搜索與歸類

1.2 信息提取與智能摘要功能的應用

2 會議輔助與記錄

2.1 會議內容的實時轉錄與總結

2.2 會議安排與提醒的智能化管理

案例：房地產企業內部文檔管理與會議效率提升實例

單元四

DEEPSEEK在房地產重要業務場景的應用（一）

1 客戶服務與優化

1.1 智能化客服系統的搭建

1.2 客戶問題的快速響應與解決

2 市場營銷與推廣

2.1 營銷文案的智能化生成與優化

2.2 市場趨勢的預測與分析

案例：房地產企業客戶服務與市場營銷中的大模型應用實例

單元五

DEEPSEEK在房地產重要業務場景的應用（二）

1 項目管理與進度跟蹤

1.1 項目計劃的智能化制定與調整

1.2 項目進度的實時監控與預警

2 風險評估與決策支持

2.1 利用DEEPSEEK進行風險點識別與評估

2.2 決策過程中的智能化建議與輔助

案例：房地產項目管理與風險評估中的DEEPSEEK應用實例

單元六

DEEPSEEK在房地產重要業務場景的應用（三）

1 設計與規劃創新

1.1 設計方案的智能化生成與優化

1.2 規劃布局的智能化調整與建議

2 智能家居與物聯網集成

2.1 智能家居系統的智能化控制與管理

2.2 物聯網數據的智能化處理與分析

案例：房地產設計與智能家居中的AI大模型應用實例

單元七

DEEPSEEK在房地產重要業務場景的應用（四）及未來展望

1 人力資源管理

1.1 員工招聘與培訓的智能化輔助

1.2 績效考核與激勵機制的智能化設計

2 未來展望

2.1 DEEPSEEK在房地產企業中的潛在應用領域拓展

2.2 大語言模型技術對未來房地產市場的影響與變革

案例：房地產企業人力資源管理中的DEEPSEEK應用實例及未來趨勢探討

討論課題：如何結合企業實際情況，制定DEEPSEEK等大語言模型的應用策略與規劃？