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易居中國董事局主席、深度智聯(lián)董事長周忻
樂居財經 李蘭 5月27日,以“走進那扇門:不動產的模數共振”為主題的深度智聯(lián)AI+不動產生態(tài)大會暨2026新品發(fā)布會在上海舉行。大會重磅發(fā)布了房地產行業(yè)專屬大模型DeepLink RE-LLM。
該模型采用四層架構:底層為模型側,涵蓋基座適配、增強訓練、推理及安全合規(guī)等機制;第二層為行業(yè)數據與知識層,已構建15個數據集、100多個知識庫,覆蓋住宅、非住等條線;第三層為智能體引擎層,實現(xiàn)從問答到任務交付的編排、評測與運營;最上層為行業(yè)應用層,涵蓋城市進入、住宅及非住場景等。
針對產品核心競爭力,該大模型的支撐能力包括四方面:
一、 數據層:構建行業(yè)高質量數據集(RE-HQDS),讓AI“懂行”
DeepLink RE-LLM依托覆蓋房地產全生命周期的數據庫,構建了橫跨新房、二手房、土地、長租、康養(yǎng)、商辦等6大業(yè)態(tài)、覆蓋400座城市及322萬+幅地塊的行業(yè)高質量數據集(RE-HQDS),通過“多源采集→結構化抽取→字段校驗→向量化”的標準化流程,統(tǒng)一口徑、完成知識結構化與場景標簽化,成為模型理解產業(yè)、生成判斷的堅實認知底座,確保AI每一次研判都有據可依。
二、 知識層:打造可信知識庫,讓AI“可信”
該模型構建了行業(yè)可信知識庫,將政策文件、研報、合同與專家經驗等非結構化知識轉化為可理解、可檢索的資產,支持向量檢索、關鍵詞檢索與混合檢索以精準調用政策原文及歷史案例,同時通過權限控制、數據脫敏與向量化單向不可逆機制守住安全底線,讓AI生成的每一份結論都“有源可溯”,成為真正可信賴的“行業(yè)知識中樞”。
三、 專業(yè)層:封裝專家Skills,讓AI“有腦”
這是DeepLink RE-LLM最核心的差異化——通過Skill生產線,將拿地可研、城市進入、財務測算等高頻場景中的頂級專家經驗(Know-how)拆解并封裝為可復用資產,經過“經驗采集→場景定義→規(guī)則封裝→案例驗證”的標準化流程,將指標體系、判斷條件、風險識別規(guī)則植入模型,使AI具備頂級專家的研判邏輯,將依賴個人的經驗轉化為組織級、可復用的數字資產。
四、 工程層:強化Agent工程力,讓AI“上手”
AI的終極價值是完成任務而非回答問題,DeepLink RE-LLM通過強大的Agent工程力實現(xiàn)從“被動響應”到“主動執(zhí)行”的跨越:在編排層自主規(guī)劃任務路由與動態(tài)修正路徑,在執(zhí)行層連接30+辦公工具與API,支持文檔生成、PPT自動排版、圖表繪制、代碼執(zhí)行等,在治理層提供日志審計、調用監(jiān)控與權限隔離,讓AI真正融入辦公流程,從“人找信息”變?yōu)椤癆gent組織能力并交付結果”。
值得注意的是,該模型還構建了“模數共振”協(xié)同機制,以數據與模型雙向驅動、閉環(huán)迭代,形成持續(xù)進化的飛輪效應,使模型在實際應用中越用越精準、越貼合業(yè)務需求。
易居中國董事局主席、深度智聯(lián)董事長周忻表示,構建真正的垂直行業(yè)大模型,需要三個“三角”協(xié)同作用。第一個是“AI價值三角”,即模型、數據與應用場景。通用大模型也在做這件事,但它們缺失了另外兩個關鍵三角:左側的“行業(yè)三角”——知識集、數據集與專業(yè)Know-How;右側的“地產人價值三角”——創(chuàng)造力、邏輯性與判斷力。只有將行業(yè)價值、地產人價值與AI價值三者深度融合,才能打造出真正服務于房地產行業(yè)的垂類大模型,實現(xiàn)整個行業(yè)的“模數共振”。
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