该图横向对比了AgroGPT、AgriGPT-VL与AgriChain三款农业大模型在渐进训练策略与专家理由监督上的技术分野。AgroGPT采用四阶段渐进训练：从通用视觉语言对齐、通用指令微调，到构造农业指令，最后进行农业专家微调；其创新在于利用仅有视觉标签的数据组织农业指令，属于数据侧创新而非新损失函数。AgriGPT-VL侧重多模态空间进阶与强化精修：从农业数据引擎构建、文本扎根维持领域知识，到浅层-深层图文表征对齐，最后引入GRPO进行反馈驱动优化；其创新在于分阶段对齐与强化精修衔接，并严格评估文本能力保持。AgriChain则深耕可追溯专家证据监督：输入叶片图像与病名后，利用GPT-4o产生诊断理由初稿，经农业专家基于颜色、边缘、分布等特征核校后，将推理理由直接作为微调监督目标（Qwen2.5-VL-3B），实现了从“推理提示”向“训练目标”的转变。该图逻辑缜密，深刻揭示了训练范式的差异。