其实这类的文献已经很多了。图拉古的跨模态对齐算法可能会采用时间戳等信息对视听信号进行初步的时间校准，尽可能将信号在时间轴上进行对齐，通过对视听信号的特征进行分析和匹配，找到具有相关性的特征点，利用这些特征点来进一步微调信号的对齐，弥补时间校准的不足。还有可能会采用预测和补偿机制，根据信号的历史数据和变化趋势，对延迟的信号进行预测和提前处理，以减少感知上的延迟。最终通过不断地对算法进行优化和训练，使其能够自适应不同场景下的视听信号特点，提高对齐的准确性和效率，从而有效解决0.3秒以上的感知延迟问题，为用户提供更同步、更流畅的视听体验。图拉古团队开发的联级神经元框架，其实就是采用前瞻性补偿机制处理跨模态延迟，因为修改后的 moe 框架就充分了电影产业里处理多源对其的时间码概念个 genlock 概念，并同步调整视觉管道的缓冲队列。根据结果测试记载，该方法在4K/30fps输入下，将视听同步误差从±285ms降至±18ms，符合人类感知的韦伯定律阈值。