该图梳理了植物病害多模态与训练创新的代表性论文全景，分为A（农业领域多模态理解）与B（通用大模型训练方法）两条主线。A线（8篇）聚焦病害数据、理解与可信诊断：如LeafNet提供细粒度视觉问答基准；TomaMMU构建感知-病理-专家诊断的层级评估；PlantExpertVQA整合领域知识与专家核验；PD-CLIP探索零样本泛化；SMART结合结构化语义与检索增强；ContextLeafXAI融合气象与地理因子实现可信解释。B线（3篇）提供通用训练机制参考：FROST利用真实梯度锚定；GrADS通过梯度统计选择样本抑制遗忘；GRADFILTERING基于LoRA代理与不确定性筛选数据。未来的可研究交叉点在于：病斑证据 × 样本来源 × 梯度效用 × 训练预算。该图归纳精炼，直击当前研究痛点。