本文提出了一种自适应SimulMT训练方案，通过添加自适应前缀来改善Wait-K策略的限制。实验证明该方法在翻译质量和延迟方面优于现有基准。此外，研究了基于潜在翻译分布差异的自适应策略，提升了翻译准确性与延迟的平衡。