这是课题分阶段技术思路框图，整体科学主线遵循：形成可辨识症状表征→建立可验证证据依赖→学习有条件的跨环境稳定性。首先提出总体科学假设：预训练多模态大模型内部的症状知识，经由关系约束生成可辨识表征，依托区域证据绑定实现可信诊断，并基于症状可比条件完成跨环境稳定泛化。共用同一多模态大模型主干，输入图像、症状文本、环境记录，依次经过预训练视觉编码器、跨模态连接器、预训练语言模型，再借助 LoRA、Adapter 等完成领域参数适配；三段约束通过损失函数反向微调模型，并非简单 Prompt 调用。整个研究划分递进的三个阶段 M1‑M2‑M3。阶段 Ⅰ 表征形成 M1，对应科学问题 1，开展症状关系约束的细粒度视觉‑语义表征学习；拟创新点为共享‑判别关系联合约束的多正样本局部语义对齐方法，并说明该阶段大模型的作用与损失构成。阶段 Ⅱ 诊断形成 M2，对应科学问题 2，进行区域证据绑定的病斑定位、症状识别与诊断联合学习；提出病斑证据响应与背景扰动不敏感协同约束的诊断生成方法，继承 M1 基础继续优化模型。阶段 Ⅲ 环境泛化 M3，对应科学问题 3，完成症状可比性判别驱动的稳健表征与跨环境泛化学习；采用可比性门控的选择性一致性组稳健聚合优化方案，复用 M2 已有证据表征。底部设置可证伪验证思路，设计 H1‑H3 三组假设用于消融与对照实验；同时标注表述边界，规避不恰当的生物学因果表述。无论进行基金课题方案梳理的科研人员还是在读研究生，都可以参考该框图搭建分阶段研究逻辑。