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本文介绍了一种面向生物类别分层识别的新方法——TARA（Tree-Aware Representation Alignment）。该方法通过引入细粒度树先验，显式建模生物分类学中的层级结构，有效缓解多模态大模型在跨粒度泛化时的语义漂移问题。TARA支持从科、属到种的逐级判别，显著提升模型在低资源细粒度类别上的识别精度与鲁棒性。