其中最突出的体现便是在于，一般芯片采用的都是逻辑运算，对数据的处理是精确且线性的。而大脑采用的则是模糊运算，对于信息的处理是非精确、非线性的。
而正是这种特点决定了，针对大脑编译的程序，和针对显卡编译的程序，在编译思路上就是两种截然不同、甚至是大相庭径的思路。
举个通俗的例子，想要通过这套虚拟现实系统构建一个场景，他并不需要将整个场景的每一处细节都用画笔画出来，只需要程序性地设定一片草原，草原上有很多草，它们是蓝色的，大概有多高，甚至换句话说像哪种草，就能完成整个场景的构建，并且这个场景能够很轻松地被绝大多数的大脑“读懂”。
就像陈玉珊在沉浸状态下看到的虚拟实体一样，甚至能够看清楚草叶上的纹路。
毕竟绝大多数人都是见过草长什么样子的，即便现实中没有看过草原，在影视作品或者互联网的图片上或多或少也都看见过。
然而如果这片草原上不只是草，还有一栋房子的话，他就必须挖空心思地去描述，这个房子具体长什么样，还是豪宅还是小破屋，几扇窗户几扇门等等，而且还不能用“像钟山国际某教授的别墅”这种笼统的描述，
毕竟草坪这种东西大家都见过，而陆舟自己家的别墅，除了他的亲人朋友邻居之外，也只有他自己才见过。
这套技术最有意思的地方就在于，根据信息设置的差异，即便是同样一段数据，经过不同大脑的模糊处理，呈现在不同人“眼中”的景象，可能都是存在细微差异的。
但由此，这也诞生了一个问题。
那便是如何用程序性的语言，“完备”地描述一个所有人都没见过的东西，并且将这种精度上的误差降低到最低。
毕竟，互联网的最大意义便是信息的传递和交流。
如果每个人看到的都是自己想看到的东西，而不是那个东西本来应该呈现——或者说开发者希望它呈现的面貌，那互联网的意义也就不存在了。
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