该图展示了植物病害诊断大模型从“生成解释”向“可核验证据”演进的8项代表性工作，并严格区分了训练与免训练路径。训练模型中，DLCAF通过全局-局部对比对齐实现病斑定位与棚室决策；AgriChain利用专家解释进行图像-症状-诊断联合微调；LPDiag结合病斑文本原型与不确定性评估，以区分相似病与未知类别。免训练/协议类中，PlantInquiryVQA模拟专家进行连续询问与多步评测；ChatLeafDisease依靠规则提示与思维链归类实现免权重诊断；Agri-CPJ使用描述质控与LLM评判器输出审计轨迹。此外，H² MAF通过分歧触发多模态语义裁决，LeafBench则提供细粒度病理理解基准。底部强调：描述、CoT或注意力可视化并不自动构成核验证据链，校准不确定性也不等于实现了带误诊代价约束的弃权机制。该图逻辑缜密，清晰揭示了诊断系统从“黑盒生成”迈向“证据可核验”的技术路径。