यह पृष्ठ Devpost पर OpenAI 2026 हैकैथॉन से AI रियल एस्टेट और निर्माण परियोजनाओं को एकत्र करता है। प्रत्येक एक हैकैथॉन परियोजना है जिसमें स्व-रिपोर्ट किया गया विवरण और एक जनरेट विश्लेषण है, यह उत्पादन में कोई उत्पाद नहीं है। संपत्ति की ओर, टीमों ने किरायेदारों के लिए टूल्स बनाए जो लिस्टिंग की तुलना करते हैं और आवेदन भरते हैं, छोटे मकान मालिकों के लिए किराया, जमा राशि और नोटिस ट्रैक करने के लिए, खरीदारों के लिए घरों को रैंक करने के लिए, और एजेंटों के लिए पूछताछ का जवाब देने के लिए। निर्माण की ओर, उन्होंने साइट फोटो और वॉइस नोट्स को दैनिक रिपोर्टों में, टेंडर दस्तावेज़ों को बोली निर्णयों में, और फ्लोर प्लान को कोटेशन या कोड जांच में बदल दिया।
लिस्टिंग डेटा आमतौर पर MLS फ़ीड, पोर्टल API या एजेंसी पार्टनरों के माध्यम से आता है, जिनमें से प्रत्येक के अपने लाइसेंस शर्तें होती हैं, इसलिए फ़ीचर मेल खाने से पहले डेटा पहुंच की योजना बनाएं। जो टूल्स किरायेदारों को स्क्रीन करते हैं, आवेदकों को रैंक करते हैं या विज्ञापन लिखते हैं, उन्हें योजना बनानी चाहिए न्यायसंगत आवास नियमोंके लिए, जो संयुक्त राज्य अमेरिका में उपयोग या कथन के लिए सीमाएं निर्धारित करते हैं। ज़ोनिंग और निर्माण कोड शहर के अनुसार भिन्न होते हैं, इसलिए स्वचालित जांच एक वास्तुकार या अधिकारी के लिए ड्राफ्ट है, मंज़ूरी नहीं। नौकरी के स्थल पर कमजोर सिग्नल, दस्ताने और शोर होता है, और इनपुट फोटो, ड्रॉइंग और PDF होते हैं, साफ़ डेटा नहीं। चूंकि लोग रिपोर्टों और अनुमानों के आधार पर कार्रवाई करते हैं, कई परियोजनाएं एक व्यक्ति को हस्ताक्षर करने के लिए रखती हैं।
यदि इनमें से कोई विचार आपके करीब है, तो एक उपयोगकर्ता और एक दस्तावेज़ प्रकार से शुरू करें। एक मोबाइल ऐप साइट और फोटो वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त है, जबकि एक MVP या एक क्लिकेबल प्रोटोटाइप आपको पहले मकान मालिकों, एजेंटों या ठेकेदारों के साथ फ़्लो का परीक्षण करने की अनुमति देता है। इस पृष्ठ पर कुछ भी निवेश सलाह नहीं है।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
- क्या मैं AI रियल एस्टेट ऐप में MLS सूचीकरण डेटा का उपयोग कर सकता हूँ?
- आमतौर पर केवल लाइसेंस के तहत। संयुक्त राज्य अमेरिका में, सूचीबद्ध उत्पाद MLS डेटा फ़ीड जैसे IDX के माध्यम से बाहर तक पहुँचते हैं, आमतौर पर एक भागीदार ब्रोकर के माध्यम से, जिसमें प्रदर्शन, एट्रिब्यूशन और रिफ्रेश के नियम MLS के अनुसार भिन्न होते हैं। लिस्टिंग पोर्टल से स्क्रैपिंग अक्सर उनके शर्तों का उल्लंघन करता है। इस पृष्ठ पर कई परियोजनाएँ इस प्रश्न से बचने के लिए उपयोगकर्ता द्वारा चिपकाई गई लिस्टिंग या एजेंसी भागीदारों से काम करती हैं। इसके डेटा पर मैचिंग या अलर्ट बनाने से पहले विशिष्ट MLS के नियमों की जाँच करें।
- फेयर-हाउसिंग नियम AI किरायेदार या खरीदार टूल को कैसे प्रभावित करते हैं?
- संयुक्त राज्य अमेरिका में, फेयर हाउसिंग एक्ट नस्ल, धर्म, लिंग, अपाहिजता और परिवारिक स्थिति जैसे संरक्षित विशेषताओं के आधार पर किराए, बिक्री और ऋण में भेदभाव को प्रतिबंधित करता है, और कई राज्य इसके अलावा और भी नियम जोड़ते हैं। एक मॉडल जो आवेदकों की स्क्रीनिंग करता है, किरायेदारों को रैंक करता है, विज्ञापनों को लक्षित करता है, या खरीदारों को पड़ोसों की ओर निर्देशित करता है, वह जोखिम पैदा कर सकता है, भले ही कोई ऐसा इरादा न रखता हो। योजना बनाएं कि मॉडल कौन सी डेटा का उपयोग कर सकता है, इसके आउटपुट को लॉग करें, और स्क्रीनिंग या विज्ञापन सुविधाओं की समीक्षा के लिए एक हाउसिंग वकील से सलाह लें। अन्य देशों के अपने नियम होते हैं।
- क्या AI इमारत के नक्शों को ज़ोनिंग और बिल्डिंग कोड के विरुद्ध जाँच सकता है?
- यह एक प्रारंभिक जाँच में मदद कर सकता है। इस पृष्ठ पर परियोजनाएँ साइट प्लान या फ्लोर प्लान पढ़ती हैं, उन्हें ज़ोनिंग सीमाओं या बिल्डिंग मानदंडों से तुलना करती हैं, और दिखाती हैं कि क्या संभवतः अनुपालन नहीं करता है। कोड शहर और संस्करण के अनुसार भिन्न होते हैं, और कई नियमों के लिए पेशेवर निर्णय आवश्यक होता है, इसलिए परिणाम एक मसौदा है जिसे आर्किटेक्ट, इंजीनियर या परमिट कार्यालय की समीक्षा के लिए रखा जाता है, न कि स्वीकृति। योजना बनाएं कि हर निष्कर्ष को उस नियम से जोड़ें जिसका यह उल्लेख करता है और नियम सेट को अपडेट रखें।
- क्या एक निर्माण ऐप ऑफलाइन काम करना चाहिए?
- अक्सर, हाँ। बेसमेंट, नई संरचनाएँ और दूरस्थ स्थल कमजोर सिग्नल हो सकते हैं, और श्रमिक दस्ताने पहने हुए फोटो, वॉइस नोट और चेकलिस्ट कैप्चर करते हैं। एक मोबाइल ऐप जो प्रविष्टियों को डिवाइस पर सहेजता है और बाद में सिंक करता है, एक सामान्य दृष्टिकोण है, जिसमें AI चरण तब चलता है जब कनेक्शन वापस आता है। कैप्चर स्क्रीन को कुछ बड़े कंट्रोल तक सीमित रखें, और ऑफिस के लिए डैशबोर्ड जोड़ने से पहले इसे वास्तविक साइट पर परीक्षण करें।
स्रोत: openai.devpost.com प्रोजेक्ट गैलरी.
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