图表首先对母本DPHI的训练流程（冻结CLIP主干、SPI协同提示交互、DPC动态原型约束、多任务协同对比损失）进行拆解，指出了类掩码引导的双向交叉注意力、EMA维持类别表征稳定等创新点，并提炼了四个可写入论文的训练缝隙（症状语义引导的提示构造、少样本课程调度、原型更新策略、损失动态加权）。随后，图表对比了CDIP-ChatGLM3（MTL与DMT策略对比）、CropGPT（诊断推理链与知识库增强）和PD-CLIP（合成数据+LoRA+复合域适应）三篇文献的核心方法、创新点和可借鉴设计。接着，图表通过一张多维度的“训练范式创新矩阵”，横向对比了上述四种模型以及PEFT、多任务学习、少样本学习等综述在冻结主干、LoRA、课程调度、推理目标等10个训练方法维度上的表现（分为核心使用、涉及/可组合、未涉及）。最后，图表基于母本DPHI指出了五条具体的创新路线：症状语义提示、少样本课程调度、原型更新策略、损失动态加权以及合成+真实混合训练。