该框图展示了基于复杂度分级的设施蔬菜病害大模型训练系统。系统输入多源样本（图像、环境、农事、症状文本），依次流经四个主模块：M1样本解析模块将多模态实体识别并归一化，输出符号序列；M2复杂度评估模块按四项分量计算复杂度C；M3课程调度模块按分位数划分K个子集，输出阶段信号（阶段序号k、子集标识、损失权重λ）；M4训练引擎模块计算L=LAR+λk·LKD并更新适配器参数。同时，M5专家路由库模块接收阶段信号，通过“作物种类×病害科属”的二级索引及激活门控单元，仅激活复杂度等级≤k的专家集合，主干参数保持冻结。最终输出半精度导出的边缘端部署模型。适合人工智能与算法工程师作为持续学习与MoE架构参考；也适合智慧农业研发人员作为模型训练系统蓝图。