该框图展示了“跨领域迁移：工业缺陷与医学诊断大模型的训练范式”，总结了四种模型机制，并探讨了它们迁移至农业病害领域的潜力。A（IADGPT | 三阶段渐进训练）：遵循“工业知识→异常差异→少样本上下文”的渐进机制，可迁移至新病种少样本适应场景。B（GenAU | 语言与分割联合训练）：利用专用分割令牌（如[SEG_defect]），联合语言损失与区域分割目标，统一缺陷定位、分类与分析，可迁移为病斑区域Token监督。C（Anomaly-LR | 视觉潜空间推理）：通过全局理解与局部缺陷潜表征细化，避免多次外部工具查询，并保留异常区域证据与推理轨迹，可迁移至病斑证据保持训练。D（医学混合SFT | 推理对齐）：按“通用指令→显式推理→DPO”流程，构建分层指令数据，进行两阶段混合监督微调与偏好对齐以减少冗余推理，可迁移至可信病理诊断文本生成。