该框图A区（靶向对标）分析了Yulan-Chat的三个训练阶段（通用模态对齐、农学知识注入、复杂推理），指出AETS的级联结构在“数据源”和“训练目标”上与之对齐，但本质区别在于Yulan-Chat通过“课程化”逐步推进，而AETS是通过“级联约束”。B区（阶段映射）将Yulan-Chat的三个阶段映射到AETS的两个阶段，指出“为什么级联能成立”的本质是：Yulan-Chat从特征对齐出发，而AETS约束假设风险，二者共同点是“从弱约束到强约束”。C区（迁移矩阵）展示了课程学习、训练范式、域适应对齐等维度的迁移情况，区分了“可迁移”、“需改造”和“不可迁移”的部分。D区（仿写路线）提出了三条具体的创新路线——路线1（阶段内课程化）、路线2（跨阶段课程化）、路线3（课程化+判别约束），并评估了各路线在创新强度、发表难度和成果上的潜力。本图内容适合大模型算法工程师、计算机视觉与农业AI领域的研究人员、以及关注课程学习与多阶段训练策略的研究生阅读参考。