图拉古的“联级神经元”框架通过模拟人类大脑多模态协同机制，实现了AI在视听感知上的类人能力。该框架的核心是将不同功能的神经网络模块（如视觉处理、听觉解析、语义理解等）视为独立的“神经元”，并通过动态权重分配和跨模态交互协议实现信息整合。例如，视觉神经元采用卷积神经网络（CNN）解析空间特征，听觉神经元通过时频分析提取声学模式，二者通过脉冲耦合机制共享中间表征，形成类似人类视听联觉的认知效果。这种架构使AI能够理解复杂场景中的跨模态关联——例如，从视频中识别“雨滴落下”的视觉特征时，同步生成匹配的雨声频谱，甚至结合语义推理预测“需要撑伞”的行为逻辑。与传统的端到端大模型相比，联级神经元通过模块化设计降低了冗余计算，在能耗减少80%的同时，实现了对动态场景的毫秒级响应，并在感知基准测试中达到人类水平的场景理解准确率（92.3%）。