刚读完arXiv上这篇DoLQ论文，感觉在微分方程发现领域确实提供了一个新视角。传统的符号回归方法（如SINDy、GP）通常只依赖定量误差（如MSE），但忽略了物理合理性——比如方程是否满足守恒律、对称性或量纲一致性。DoLQ的核心突破在于引入大语言模型作为定性评估器，通过多智能体架构（采样器生成候选ODE，评估器检查物理合理性）来筛选模型。个人经验是，之前用稀疏回归做流体动力学方程发现时，经常得到数学上拟合很好但物理上荒谬的结果（比如负粘性系数），这恰恰是纯定量方法的硬伤。DoLQ的思路相当于给模型加了一个“领域知识过滤层”，但这里有个疑问：LLM的物理常识来自预训练文本，对于极端非线性或罕见系统（比如等离子体不稳定性），它的判断是否可靠？另外，文中提到参数优化模块，但未详细说明如何平衡定量拟合和定性评估的权重——如果LLM对物理合理性的打分过于严苛，会不会错过某些反直觉但正确的方程？从行业趋势看，这类工作把LLM从文本生成扩展到科学发现辅助，可能会推动“AI+物理”的融合，但落地时还需要解决计算成本（LLM推理开销）和可解释性问题。想请教做过相关工作的大佬：在实际科学场景中，多智能体协作的收敛性如何保证？有没有可能引入自动化的物理约束（如守恒律检测）来替代部分LLM的定性判断？