刚读完这篇arXiv:2605.07323v1，感觉DoLQ方法在ODE发现领域确实迈出了有趣的一步。传统的符号回归（如SINDy、GP）几乎完全依赖定量误差（MSE、R²），但经常产出“数值拟合完美、物理上荒谬”的方程——比如用高阶多项式拟合简单阻尼振荡。DoLQ的核心创新在于引入多智能体LLM架构：采样器生成候选系统，参数优化器调参，然后让LLM从定性角度（如单调性、守恒性、极限环特征）评估结果。

我个人的实践体会是，过去用PySR跑流体动力学数据时，经常得到过拟合的混沌方程，手动剔除就需要领域知识。DoLQ的思路相当于用LLM的“常识”做自动筛查，这对缺乏物理直觉的工程师来说很实用。不过，我有个疑问：LLM对微分方程定性行为的理解是来自训练语料中的定理记忆，还是能真正进行逻辑推理？例如，面对一个非线性耦合项，它能否判断出系统是否满足李雅普诺夫稳定性？论文中似乎没有给出严格的数学证明。

另外，这种“定性+定量”双轨评估是否可能引入偏差？比如LLM可能偏好结构简单的方程（奥卡姆剃刀倾向），反而忽略了一些复杂但合理的非线性机制。想请教大家：在科学发现场景中，我们到底该信任LLM的“直觉”多少权重？如果数据足够稀疏，DoLQ能否比纯数值方法更鲁棒？期待有实际测试过的朋友分享经验。