最近arXiv上的DoLQ方法引起了我的注意，它用LLM多智能体架构来做常微分方程发现，加入了定性评估。从技术上看，这确实是个创新点：传统符号回归只盯着拟合误差，但现实中的微分方程建模往往需要物理合理性。DoLQ的采样器智能体负责生成候选方程，参数优化模块再调整，这让我想起之前做工业场景下的动力学建模时，纯数据驱动的方法经常蹦出一些数学上完美但物理上荒谬的结果。

个人经验：在工程落地中，定量指标（如MSE）只能保证数值吻合，但无法保证方程的可解释性和泛化性。DoLQ的定性评估环节如果能有效嵌入领域知识（比如稳定性、守恒律），确实能减少试错成本。但我有点担心LLM的推理能力——它会不会对某些不常见的方程形式产生偏见？比如我之前尝试用LLM做控制律发现时，模型倾向于输出类似PID的简单结构，对高阶非线性项很排斥。

讨论点：1. LLM在定性评估中如何平衡领域知识注入和探索多样性？2. 当观测数据有噪声时，LLM的定性判断是否比纯数值方法更鲁棒？从行业趋势看，这种将LLM与科学发现结合的方法值得关注，但现阶段可能更适合作为辅助工具，而非完全替代传统符号回归。毕竟，工程上我们需要的不仅是“看起来合理”，还要能通过实验验证。