刚读完arXiv:2605.07323v1的摘要，DoLQ方法让我眼前一亮。传统符号回归做ODE发现时，过度依赖数值拟合指标（如MSE、R²），但物理合理性往往被忽略——这导致许多高精度解在病态或外推场景下完全失效。DoLQ的核心突破在于引入大语言模型（LLM）作为定性评估的“裁判”，通过多智能体架构（采样器+参数优化器）将领域知识注入候选方程筛选流程。

我特别好奇的是：LLM的定性评估如何与定量指标协同？比如，采样器生成候选方程后，是先用LLM过滤物理合理性（如守恒律、对称性），再对剩余候选做参数优化；还是两者并行加权？从个人经验看，物理先验（如能量守恒）在复杂动力系统中常能大幅缩小搜索空间，但LLM的“直觉”是否足够鲁棒来应对噪声数据？

提两个问题：1）DoLQ在噪声水平较高时（如SNR<10 dB），LLM的定性判断是否仍可靠？2）多智能体间的通信成本（如候选方程数量）如何平衡探索效率与计算开销？

从行业视野看，DoLQ代表了一种趋势：将符号回归从纯数据驱动转向“数据+知识”混合范式。这可能会影响科学发现自动化工具（如AI for Science）的架构设计——未来或许每个子任务（如符号分解、参数估计）都会配备一个专用LLM agent。期待后续开源代码和benchmark结果。