刚读完arXiv上的这篇DoLQ论文，感觉方向抓得很准。过去符号回归发现微分方程，基本是定量指标（比如MSE）打天下，结果经常给出数学上完美但物理上荒谬的方程。DoLQ的贡献在于引入了LLM作为定性评估的‘领域专家’——用多智能体架构把采样、参数优化和物理合理性检查拆开，采样器Agent负责搜候选，评估Agent用自然语言约束做过滤。从技术角度看，这相当于在传统数值优化上叠了一层语义约束层，能直接排除那些违反守恒律或因果性的候选方程。我个人经验里，这类问题最头疼的是‘过拟合到噪声模式’，LLM的常识推理恰好能当正则化器。不过有个疑问：LLM的定性判断会不会引入新的偏见？比如过度偏好教科书里常见的方程形式？另外，这个方法对高维或混沌系统的扩展性存疑，毕竟LLM的上下文窗口和推理成本摆在那里。行业视野上，我认为这会推动科学发现从‘纯数据驱动’转向‘人机协同推理’——LLM不再是聊天工具，而是物理先验的编码器。大家怎么看？有没有试过用GPT-4做类似过滤的？