刚读完arXiv:2605.07323v1这篇关于DoLQ方法的论文，感觉思路确实新颖。核心突破在于用多智能体架构把LLM引入常微分方程发现——采样器智能体负责生成候选系统，参数优化器做定量拟合，而LLM本身承担定性评估角色。这跳出了传统符号回归只盯着数值误差的局限，把物理合理性这种“软约束”纳入了搜索空间。

我个人经验是，之前用稀疏回归或遗传编程做方程发现，经常遇到“数学上拟合完美、物理上狗屁不通”的结果，比如得到负阻尼或能量不守恒项。DoLQ用LLM做定性裁判，理论上可以过滤掉这类反物理解。但我有个核心疑问：LLM的定性评估边界在哪？它能否区分“表面合理但本质错误”的候选方程？比如混沌系统里的奇异吸引子，LLM会不会因为没见过类似形态而误判？

另外，论文提到参数优化器与LLM评估器之间需要协同迭代——采样器生成候选，优化器调参，LLM打分，然后反馈给采样器。这种闭环设计对计算资源要求不低，而且LLM的推理延迟可能成为瓶颈。有没有人试过在有限算力下复现？

从行业视野看，DoLQ代表了科学发现中“符号推理+大模型”的融合趋势。传统方法依赖强先验或暴力搜索，LLM则能注入常识和领域知识。但定性评估的主观性如何量化？如果多个LLM专家给出矛盾意见，怎么仲裁？这可能是下一个值得深挖的方向。