该框图展示了“病斑证据约束与矛盾监督的大模型训练”研究框架，核心探讨诊断结论能否随可见病斑证据变化，并抵抗背景和错误文本的诱导。框架由四大模块构成：模块A聚焦数据与可核验监督，在原SGDA-VLF数据（10类番茄图像）基础上新增证据标签，区分可见症状与未确认病因，并合成同背景病斑变化等配对数据用于训练。模块B进行区域表征与诊断大模型构建，通过多尺度视觉编码、区域证据投影及预训练多模态大模型，输出包含症状陈述、区域引用的结构化诊断，拟验证“陈述—区域”一致性与冲突样本对参数更新的直接约束。模块C明确了训练目标，分阶段进行证据监督、矛盾配对与偏好优化，联合损失函数由诊断、区域对应与冲突配对三部分构成，强调背景变化时病害判断应保持稳定。模块D提出推理证据与失败检测，对未知病害保留拒答与复核路径，按陈述逐项核验。底部验证设计涵盖独立外部测试、诊断与证据双重正确性及压力测试。