将9项农业病害大模型的代表性训练机制按3条技术路线进行了全景重绘。路线一：领域适配与专业监督。AgroGPT采用图文对齐→指令微调→专家微调；AgriGPT-VL走向数据构建→分层对齐→GRPO精修；AgriChain则将专家核验的诊断理由转化为监督信号进行微调，重点在于将专业知识注入参数。路线二：视觉病斑与跨域对齐。PD-CLIP利用UE5合成数据与双流编码进行真实域适配；DLCAF结合全局描述与局部病斑一致性学习；AgriMM采用混合视觉骨干实现区域文本对比，侧重细粒度视觉特征的表征。路线三：可训练参数与计算效率。双侧协同LoRA在视觉与语言端同时微调；MTL-AWL利用多任务损失与模态丢弃实现训练-推理的非对称（部署仅需图像）；大豆渐进微调则探索跨架构超参数迁移与分阶段LoRA。该图逻辑清晰，全景式揭示了训练机制的分野。无论你是正在为特定任务选择微调策略的AI算法工程师、寻求训练机制创新的硕博研究生，还是致力于将专家经验转化为模型监督信号的交叉学科专家，都能从中获得极具实操价值的路线参考。