该框图分为三个主要部分：1.DPHI（判别式VLM，农业工程学报2026）：研究入口为少样本病害图像与类别文本，固定CLIP主干，仅训练提示参数；方法链条为CLIP冻结主干→双提示层次交互→类别掩码双向注意力→EMA原型+对比损失；核心贡献为16-shot小样本与提示学习，明确区别于生成式LLM训练。2.多作物病害诊断问答（视觉模型+LLM，农业工程学报2026）：研究入口为30作物图像与54,297组对话，视觉专家模型与语言模型分工；方法链条为多作物图像+问答集→Swin-Tiny多尺度融合→多作物专家分类头→轻量LLM微调+RAG；核心贡献为识别/问答解耦的多作物覆盖，预警RAG检索并非训练更新。3.TRAG-DPO（生成式多模态，IEEE TCSVT/机构摘要2026）：研究入口为番茄病斑图像、诊断问题、结构化病害知识与偏好样本；方法链条为PG-ViT全局+局部→病害类别粗检索→问题知识细检索→专家偏好DPO优化；核心贡献为专家偏好对齐，对照一般RAG/不用DPO/不用局部，状态为学校官网方法概述。