该框图展示了“病害大模型训练”中的四种创新机制，涵盖了参数适配、偏好对齐、路径自训练与渐进课程四大方向：A（双侧LoRA）冻结骨干权重，通过文本生成损失反向驱动视觉与语言两侧的LoRA更新，其创新点在于利用文本监督驱动视觉适配，改变了传统的适配位置与梯度通路；B（TRAG-DPO）采用分阶段训练，先进行LoRA指令训练，再进行FG-ViT对齐（更新视觉编码器并保持语言模型冻结），最后使用DPO微调，创新点是将检索能力与回答偏好分开学习，避免参数更新混淆；C（MCTS）为路径驱动自训练，通过搜索决策路径、路径样本去重，最终进行LoRA微调，创新点在于让搜索结果成为下一轮训练数据，形成迭代反馈循环；D（AgriGPT-VL）采用渐进训练法，依次经过文本训练、浅层对齐、深层对齐，最后进行GRPO强化学习，其创新在于任务、更新模块与监督目标随着训练阶段渐进变化，有别于传统的样本难度排序课程。总结而言，这四种机制为病害大模型的训练提供了不同维度的优化思路。无论你是致力于农业大模型研发的算法工程师、探索模型微调与对齐技术的研究人员，还是需要将AI模型落地于实际农业场景的开发者，都可以从中获得前沿的架构设计与训练策略启发。