整体是一条领域落地的训练管线：证据结构化→难度估计→课程调度→可验证优化。模块 A 为多源证据构建，汇集视觉证据（RGB 与病斑裁剪，含叶、茎、果）、病理证据（PCR、分离、镜检）、背景证据（品种、生长阶段、温湿度）与时间证据（植株编号、访问时间、症状轨迹），输出带来源与置信度的病例级证据束。模块 B 为类型化诊断证据图，节点包含寄主、症状、病原、环境、时间，边分为支持、反驳、先于、共现等类型。模块 C 为复杂度感知样本评分，从证据稀疏度（缺失检测、图像质量低）、鉴别歧义（相似表型、近邻类别）、图推理负荷（多跳链接、矛盾边）与时间背景负荷（阶段转换、环境混淆）构建难度向量，并对照专家核验的诊断工作量校准。模块 D 为课程调度器，按 L1 单一症状、L2 单一病害、L3 鉴别诊断、L4 混合胁迫与共感染、L5 矛盾证据逐级递进。模块 E 为联合模型训练与证据接地反馈：视觉编码器、病理编码器、背景时间编码器依次接入证据图 Transformer，再由诊断头输出病害、胁迫、共感染判断与校准不确定性，经验证器做规则一致性检查、证据覆盖与拒识反馈，总损失由诊断、图结构、矛盾、课程与校准五项加权构成。模块 F 为评估与科学验证：泛化测试做留一温室、留一季 / 品种；可靠性测试看 ECE、Brier 分数、选择性风险与拒识；推理测试看图有效性与反证据召回；消融测试对比无课程、无图、无检测、无验证器。核心假设是领域专用难度度量必须预测学习价值，而非单纯统计 token 或图边数量。