该图对比了农业大模型领域中AgroGPT、AgriGPT-VL与AgriChain三篇论文的方法解构，从数据来源、优化步骤到贡献边界进行了系统梳理：AgroGPT采用农业纯图像与70k指令集，训练历经“图文对齐→通用指令→农业专家”三阶段。其创新在于无需原始成对图文资料即可建立专家监督，但也客观指出分阶段训练本身属于已知技术。AgriGPT-VL基于Agri-3M-VL语料及专家题目，通过“文本扎根→浅/深层对齐→GRPO精修”推进。其核心贡献是实现了文本能力保持与分层视觉对齐的协同，同时明确GRPO作为优化方法，需通过领域数据与阶段组合提供证据支持。AgriChain则利用11k叶片图像及GPT生成的候选理由，经过“理由构造→专家核验→监督微调”流程。其最大创新是让模型不仅输出病名，还能学习可追溯的诊断依据，但边界在于自然语言理由不能完全等同于模型必然依赖正确的病斑区域。总体而言，这三项工作展示了农业大模型在阶段设计、多模态对齐及专家监督方面的前沿探索。无论你是深耕智慧农业的科研工作者、从事大模型微调与强化学习对齐的算法工程师，还是寻求将大模型技术落地于农业诊断场景的产业开发者，都能从这套清晰的对比框架中获得架构设计与训练策略的宝贵参考。