这张流程图展示了设施蔬菜病害多模态大模型的研究方案，核心聚焦于跨棚室持续适应与抗遗忘训练。方案明确长期方向为利用真实棚室与季节序列，检验新环境适应与旧知识保留能否兼顾，并规划了四个关键模块。模块A强调按时间到达的数据流，严格禁止混入未来测试数据，依次通过棚室A第一季建立基线、棚室B第二季进行新背景适应与独立验证、棚室C第三季引入新病害增量样本，最后锁定未参与更新的棚室进行统一外部测试。模块B聚焦漂移检测与可靠样本选择，通过环境与症状联合分析区分成像漂移与新病类，并基于验证集设定触发阈值。模块C探讨受限参数更新与记忆保护，采用预训练视觉语言模型，结合证据驱动训练调度（如旧域回放与证据一致性约束），并设置阶段验收门控，若新域性能或旧域遗忘不达标则回滚复核。模块D总结了发表与申请所需证据，如跨棚跨季序列、平均遗忘量等指标，强调明确漂移量、证据可靠度及更新门控计算关系的重要性。该图逻辑严密、技术路线清晰，非常适合人工智能与计算机视觉领域的研究人员作为多模态模型持续学习与抗遗忘研究的参考框架.