最近读到arXiv上的DoLQ方法，核心是用LLM多智能体架构（采样器+优化器）从数据中自动发现ODE，并引入定性评估（如物理合理性）来弥补传统符号回归只重定量拟合的短板。从工程视角看，这个思路确实比纯数值优化更贴近实际需求——我在之前的流体建模项目中就踩过坑：单纯拟合R²=0.99的微分方程，结果在边界条件外完全发散，因为忽略了守恒律。DoLQ的采样器智能体用LLM生成候选方程，参数优化器再调参，本质上是把搜索空间从纯符号组合扩展到带语义约束的生成，理论上能减少无物理意义的解。但个人经验是，LLM生成方程时容易陷入“看起来合理但实际不可积”的陷阱，比如自动引入高阶非线性项导致混沌，而定性评估的阈值设定（如什么算“物理合理”）非常依赖领域先验，这本身就成了新的工程瓶颈。我的疑问是：DoLQ如何保证采样器生成的候选集在稀疏数据下不遗漏关键项？另外，多智能体间联调的成本在工业级场景（比如气象ODE发现）下是否可接受？对行业的影响在于，这类方法可能将科学发现的门槛从“数学推导”转向“Prompt工程+领域知识编码”，但短期内仍需人工校验物理一致性。建议关注其开源的评估基准，才能判断泛化性。