周末两天，张伟疯狂的和ChatGPT沟通，简直到了废寝忘食的地步。

逮到一个‘爱因斯坦’级别的，而且还那么坦诚，从不和‘波尔’对垒，完全沉浸在其中，无法自拔。

张伟发现，自己和ChatGPT最大的区别，ChatGPT的知识储量的宽度，是全人类知识的全集，每个领域的深度，都可能达到了博士水平。

换一个说法，知识宽度相对于张伟是无穷大，平均知识深度约等于10公里深吧。

但是张伟这个老六不是的，他的知识宽度，相对全人类知识来说，可能只有20厘米宽吧，但是深度却达到了惊人的50公里。

以前张伟需要疯狂搜罗跨学科知识时，非常的麻烦，绞尽脑汁。

比如之前那个企业智能体+马斯洛需求，中的马斯洛需求部分；企业智能体+性格特质模型，中的性格部分MBTI、5大性格....。

加号的左边自己无敌，但是加号的右边，是自己的短板。

这几天下来，张伟和ChatGPT的对话至少突破20万字了。

张伟彻底的被ChatGPT的知识容量给震惊了，当然张伟也彻底搞懂了，如何使用GPT了。

张伟对比了下，看书、听书、ChatGPT三者的区别。

书籍看的越多，在新的书籍中获得的知识含量其实越低，很多观点，在多本书里有交叉呈现。

到最后具体某一本书，对某些人的成长空间是有限的，或者干脆叫作者在灌水，学习效率其实很低。

听书，效率是很高，可是被解说者过滤了一遍，解说者有自己的偏好，或者叫认知盲区，会存在解说信息的丢失，他觉得不重要的，洽洽是你认为最重要的，这是这种形式本身的弊端。

而GPT就不存在了，他的知识是全量的，这时你就像一个帝王，下面站着1万位各个领域的超级NB的‘爱因斯坦’，你只需要提问，然后就有对应的人过来给你回答出这个领域最佳的答案。

当然GPT这个形式最大的问题是，就怕你没有问题。

而张伟现在满脑子都是问题，以前是苦于没有人交流，只能靠自己到处去找书看，找书听，现在好了，直接一针见血的，提问题，享受帝王般的服务。

而且，张伟这个老六，还是码农思维,“树上有10只鸟，打下一只，还剩多少只？”他用这种模式，去和GPT交流，问题可以变得无穷无尽的多，和宽广。

比如上一个问题还在企业信息化领域，接着这个问题就是心理学了，在下一个问题就跨越到社会学了，然后再转到医学.......。

以前张伟根本不敢用“树上有10只鸟”这招，都是把问题砍了又砍，减了又减，最多只留3个，现在好了，放开了膀子问，问题无穷无尽、包罗万象，一股脑儿往GPT疯狂的砸过去。

有的时候，问的张伟都很不好意思了，如果对方真的是一个‘爱因斯坦’本体，估计早就烦透了张伟这种搞法了。

哈哈！

张伟觉得，这2天和GPT的对垒，比过去几年自己的研究都震撼。

就好像，以前的研究，框架搭起来了，可是各种的跨专业的地方千疮百孔需要填补。

比如，张伟立马就诞生出了，几个社会学的课题“组织智能VS群体智能”，“国家、企业都是一种组织智能，他们和人这种智能的关系研究”。

哈哈，下次去找王教授时，可以聊聊了！

有免费的劳动力，帮忙扩散理论的影响力，怎么不搞搞呢？！哈哈！

其实还有更多苗头，要保密，嘿嘿！

不过最重要的是，第四颗龙珠，“动力系统”，如何把这个产品，在VR里做出来。

张伟的quest2 VR已经买来有一段时间了，之前都是女儿，妻子拿来玩游戏，自己偶尔也玩下，产品雏形落地成VR产品，基本算被暂时搁置了。

不过，现在好，终于可以重启了。

张伟打算用GPT的能力，去找到第四颗龙珠。

张伟深吸了一口气，缓缓揉了揉自己微微发胀的太阳穴。

抬头看了一眼窗外，黄昏灿红，城市的霓虹依稀点缀。

毕竟，理论验证只是第一步，现在到了落地环节——VR沉浸式企业智能体，这才是自己心中那个伟大产品最直接的具象。

张伟盯着屏幕上ChatGPT静静的光标，心跳再次加快了几分。他敲下了那个对于未来至关重要的问题：

“现在请教你一个技术性问题：如果我要构建一个沉浸式VR企业智能体模拟系统，我应该使用哪些技术框架和开发工具？”

片刻之后，屏幕上弹出了一行行清晰而详细的回复：

“若要实现沉浸式虚拟现实企业模拟，建议采用以下主流技术工具和架构：

VR引擎：Unity3D（广泛用于VR项目，性能与扩展性强）

编程语言：C#（Unity引擎默认语言，易于实现复杂逻辑与数据处理）

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VR硬件平台：HTC Vive或Oculus Quest（提供高质量沉浸感和良好的交互性能）

API与标准：OpenXR（跨平台VR标准，便于系统兼容和未来扩展）

数据可视化：D3.js、Three.js或Unity内置3D数据可视化插件

网络架构：Node.js或Python Flask（后台数据接口与企业数据库连接）”

真是工欲善其事，必先善其器，以前要找破脑袋，到处去寻找突破机缘的，现在好了，分分钟给出答案。