该框图展示了设施蔬菜病害多模态大模型的复杂度课程调度与阶段蒸馏机制训练结构。框架分为三大模块：模块A聚焦样本复杂度计算，将器官、症状、环境等符号化并关联证据，定义四个核心复杂度分量（症状数量、鉴别分支、环境耦合、表型歧义度），并进行归一化与验证集选权。模块B阐述由低到高的阶段调度与模型更新，课程依次经历低复杂度（典型症状基础映射）、中复杂度（相似病对鉴别）、高复杂度（非典型与环境证据）到更高复杂度（缺失与混淆的稳健诊断）；在第k阶段训练中，主干网络冻结仅更新低秩适配器，利用当前子集监督与旧样本回放，结合冻结教师（上一阶段模型）按作物/病害分组进行输出分布蒸馏。模块C明确联合目标与阶段验收，损失函数由自回归损失与蒸馏损失加权构成，通过固定验证集评估新阶段增益与旧类遗忘，并与随机顺序、逆序、无蒸馏等实验对照，同时记录样本分级与教师版本等过程追踪信息。