Cities, Год журнала: 2025, Номер 165, С. 106142 - 106142
Опубликована: Июнь 7, 2025
Язык: Английский
Cities, Год журнала: 2025, Номер 165, С. 106142 - 106142
Опубликована: Июнь 7, 2025
Язык: Английский
Energy and Buildings, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 115621 - 115621
Опубликована: Март 1, 2025
Процитировано
0Energy and Buildings, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 115802 - 115802
Опубликована: Апрель 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Building Simulation, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Май 2, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Advances in Applied Energy, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 100223 - 100223
Опубликована: Май 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Buildings, Год журнала: 2025, Номер 15(11), С. 1944 - 1944
Опубликована: Июнь 4, 2025
As projects in the architecture, engineering, construction, and operations (AECO) industry grow complexity scale, there is an urgent need for more effective information management intelligent decision-making. This study investigates potential of large language models (LLMs) to address these challenges by systematically reviewing their core technologies, application scenarios, integration approaches AECO. Using a literature-based review methodology, this paper examines how LLMs—built on Transformer architecture powered deep learning natural processing—can process complex unstructured data support wide range tasks, including contract analysis, construction scheduling, risk assessment, maintenance. finds that while LLMs offer substantial promise enhancing productivity automation AECO workflows, several obstacles remain, such as quality issues, computational demands, limited adaptability, barriers, ethical concerns. The concludes future research should focus improving model efficiency, enabling multimodal fusion, compatibility with existing tools realize full digital transformation sector.
Язык: Английский
Процитировано
0Cities, Год журнала: 2025, Номер 165, С. 106142 - 106142
Опубликована: Июнь 7, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0