这张示意图展示了样本复杂度分级与课程调度的完整逻辑，主要分为四个递进步骤：复杂度评估、子集排序、阶段训练与验证反馈。流程首先输入结构化符号样本，提取症状基元数量、鉴别分支数量、环境耦合项及表型歧义度。随后，通过公式计算样本复杂度C（结合了各特征项的加权及对数变换），并据此对训练集进行排序与分级。分级结果被划分为D1至DK四个递进阶段，依次涵盖基础症状、相似鉴别、环境耦合及复杂难例。在各阶段训练中，系统激活对应的专家适配器，采用自回归监督与蒸馏约束联合优化。同时，通过验证集监测常见类与长尾类性能、旧知识保持情况、训练时间及损失变化，形成闭环反馈（由虚线标示）。适合人工智能领域从事课程学习与持续学习研究的高校研究生及算法工程师作为算法流程参考。