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讲授专家：李勇 培训对象：房地产企业中高层管理者、产品中心、运营中心、技术中心、客服中心等相关人士； 课程时间：1天 课程背景： 本课程主要是在AI大语言模型技术快速发展的宏观趋势下，旨在解决学员对DEEPSEEK等大语言模型在房地产企业应用中的认知空白，提升学员对大语言模型如何助力企业提升工作效率的理解与实践能力。课程具备理论结合实际、案例丰富、实操性强的特点。 课程收益： 培训完结后，学员能够： 受益一：深入了解DEEPSEEK等大语言模型的基本原理与技术架构。 受益二：掌握指令模型与推理模型的区别，以及国内外主流大语言模型的对比分析。 受益三：学会如何将DEEPSEEK等推理模型应用于房地产企业的日常办公场景。 受益四：掌握至少七个房地产业务场景中的大语言模型应用落地方法。 受益五：提升对大语言模型在房地产企业未来发展中潜力的认知与规划能力。 课程大纲： | 单元 | | | | | AI大语言模型的定义与特点 1.1 AI大语言模型的概念及发展历程 1.2 DEEPSEEK等AI大语言模型的技术架构与核心原理 指令模型与推理模型的区别 2.1 指令模型的基本原理和应用 2.2 推理模型的基本原理和优势 2.3 国内外大语言模型介绍及与DEEPSEEK的对比 案例：不同大语言模型在智能问答任务中的表现对比 讨论课题：指令模型与推理模型在建筑行业的应用前景 | | | 1. 指令模型的核心逻辑 1.1) 基于用户指令生成结果，强调任务执行的准确性（如传统GPT系列）。 1.2) 局限性：缺乏动态推理过程，依赖大量监督微调数据。 2. 推理模型的范式革新 2.1) DeepSeek-R1的强化学习训练：跳过监督微调，直接通过逻辑链生成解决方案。 2.2) 关键能力：DEEPSEEK和GPT,Clude，gemmi，以及国内阿里，百度和豆包的区别。 **案例**：案例：DEEPSEEK在特定领域问答任务中的实际应用 | | | 1 文档处理与信息管理 1.1 利用DEEPSEEK进行高效文档搜索与归类 1.2 信息提取与智能摘要功能的应用 2 会议辅助与记录 2.1 会议内容的实时转录与总结 2.2 会议安排与提醒的智能化管理 案例：房地产企业内部文档管理与会议效率提升实例 | | | 1 客户服务与优化 1.1 智能化客服系统的搭建 1.2 客户问题的快速响应与解决 2 市场营销与推广 2.1 营销文案的智能化生成与优化 2.2 市场趋势的预测与分析 案例：房地产企业客户服务与市场营销中的大模型应用实例 | | | 1 项目管理与进度跟踪 1.1 项目计划的智能化制定与调整 1.2 项目进度的实时监控与预警 2 风险评估与决策支持 2.1 利用DEEPSEEK进行风险点识别与评估 2.2 决策过程中的智能化建议与辅助 案例：房地产项目管理与风险评估中的DEEPSEEK应用实例 | | | 1 设计与规划创新 1.1 设计方案的智能化生成与优化 1.2 规划布局的智能化调整与建议 2 智能家居与物联网集成 2.1 智能家居系统的智能化控制与管理 2.2 物联网数据的智能化处理与分析 案例：房地产设计与智能家居中的AI大模型应用实例 | | DEEPSEEK在房地产重要业务场景的应用（四）及未来展望 | 1 人力资源管理 1.1 员工招聘与培训的智能化辅助 1.2 绩效考核与激励机制的智能化设计 2 未来展望 2.1 DEEPSEEK在房地产企业中的潜在应用领域拓展 2.2 大语言模型技术对未来房地产市场的影响与变革 案例：房地产企业人力资源管理中的DEEPSEEK应用实例及未来趋势探讨 讨论课题：如何结合企业实际情况，制定DEEPSEEK等大语言模型的应用策略与规划？ |
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