该图以矩阵形式全面梳理了2024—2026年农业大模型研究的核心创新点，横跨专用数据、模型微调、图文对齐、知识检索、推理及证据追溯等9大维度。通过不同颜色的实心圆（明确重点实施）、空心圆（辅助涉及）及短横线（未列为核心），直观呈现了各模型的侧重点：诸如Agri-LLaVA、AgroGPT等生成式模型普遍深耕专用数据与图文对齐；CropGPT兼顾微调、推理与证据追溯；PlantInquiryVQA等则突显了复杂课程训练与证据追溯的重要性；部分模型（如DLCF、Agri-CPJ）在跨场景验证上表现突出。图底特别列出了一项“拟议方案（FVD-LLM）”，展示了试图在全部9个维度上实现全面覆盖的蓝图，凸显了现有工作大多存在维度覆盖不均衡、尚未形成全能型架构的现状。该矩阵逻辑严密、维度精细，是一张极具参考价值的科研定位图。