该图以模块级对照形式，拆解了六类农业大模型训练技术的核心机制与创新边界。Agri-LLaVA构建图像与类别知识注入的两阶段图文对话链；AgroGPT通过视觉标签+专家指令合成+微调，缓解农业指令数据匮乏；IPM-AgriGPT利用病虫害文本进行生成评价与推理链蒸馏，增强情境推理；AgriGPT整合多源知识，实现“多代理数据+持续预训练→TRI-RAG检索”的专用数据闭环；Dual-Side LoRA在视觉与语言端实施双侧LoRA，解决视觉细节与语义适配失配；CropGPT融合图文诊断与DynamicFocus，通过检索增强扩展跨作物可解释生成。图中特别标注了“选题边界/前作已经覆盖”，提示哪些技术点（如指令规模、双侧LoRA、CoT蒸馏等）已非首创，强调技术创新需更具体。该图逻辑严谨，明确揭示了各技术的可复用边界。对于正在寻找模型微调切入点的AI工程师、需要规避“重复造轮子”的硕博研究生，以及关注农业多模态大模型落地的交叉学科专家而言，这是一份极具实操价值的避坑与定位指南。