该模版展示了一个“跨领域训练算法创新矩阵”，旨在说明在选论文时真正应该比较什么。矩阵以定性阅读归纳的方式，用实心圆（核心方法）、半实心圆（部分涉及）和横杠（未作为核心）标识了8项方法与8个技术维度的关系。矩阵列出的8个技术维度为：参数秩分配、数据生成闭环、多阶段/联合训练、梯度效用筛样、病灶/区域证据、稳定触发更新、领域泛化、预算/开销。对比的方法包括：DRA（核心在于参数秩分配与稳定触发）、GEO（核心在于数据生成闭环）、DPHI（核心在于多阶段/联合训练与病灶证据）、医学混合SFT、FROST（核心在于数据闭环与梯度效用）、IADGPT、GenAU以及Anomaly-LR。图底部的“读图结论”给出了明确指引：DRA适合作为“参数分配”的参考；GEO适合“数据闭环”的参考；FROST必须作为合成样本梯度选择的对手。更重要的是，它强调在进行跨领域训练迁移时，必须重新设计模态交互、病斑证据和相应的训练效用指标。