该图全景对比了农业、病害、蔬菜、植物四类大模型的训练方法创新。农业大模型（如AgriGPT等）侧重多模态融合与领域自适应指令微调，结合RAG知识库减少幻觉，关键依赖RLHF、MoE与LoRA；病害大模型（如PlantDoc等）聚焦细粒度视觉-语言预训练、知识图谱增强（KG-RAG）及小样本/零样本诊断，核心使用CLIP与Prompt；蔬菜大模型（如VeggieLLM等）突出时序生长建模（Transformer+LSTM）与多智能体环境模拟，通过数据增强提升泛化；植物大模型（如PhytoLLM等）则探索GxPxE基因-环境交互建模及跨物种迁移学习。底部总结了核心趋势：从单模态走向多模态，从通用走向领域特定，从纯数据驱动转向知识增强（RAG/KG），从单一物种走向跨物种迁移。该图分类清晰、技术拆解透彻，能帮助读者快速掌握不同细分领域的训练范式差异。