该框图研究a（李欣梦等，农业工程学报 2026）：多作物病害识别与问答。分别监督“认病”与“回答”，多尺度视觉分类器按作物选择专家头，语言基座用LoRA指令微调。外部图像集准确率达89.52%，推荐作为主研究起点。研究b（李阳等，农业机械学报 2026）：农艺语义与棉花病斑定位。让症状文字参与视觉定位，冻结CLIP，训练文本适配与可学习原型，引导像素特征与多尺度检测分支结合。完整检测器mAP达92.5%，推荐作为区域机制参照。研究c（石业欣等，计算机工程与应用 2026）：AW-KG水稻知识校验。学习候选关系是否有事实依据，净化文本、补查遗漏实体关系，微调Qwen2.5-7B充当监督式校验器。三元组抽取F1达0.924，推荐作为语料质控参考。研究d（吴恒宇等，农业工程学报 2025）：递进提示与水稻专家系统。固定基座，改变知识抽取流程，三阶段提示抽取实体属性与关系，随后增量更新图谱，检索知识回答问题。三元组F1从76.6%提升至87.1%，推荐作为提示对照。