看了这篇关于DoLQ的论文，核心思路是用LLM多智能体架构来做ODE发现，确实比纯符号回归多了一层定性评估。但从一线工程师的角度，我有些实际体验想分享。

技术上看，DoLQ的创新在于引入LLM作为“定性裁判”，用领域知识过滤物理不合理的候选方程。这解决了传统方法只依赖定量指标（如MSE）的盲区——比如拟合很好但方程形式诡异的“过拟合”问题。但关键问题在于：LLM的定性判断本身是否可靠？我曾在类似任务中用GPT-4评估候选方程，发现它对非线性项的物理意义理解经常偏差，尤其当数据含噪时，LLM会误判有效项为“不合理”。

个人经验：在实际落地中，定性评估最好结合简单物理约束（如守恒律），而非完全依赖LLM。DoLQ的多智能体架构虽然漂亮，但采样器与评估器的协调可能成为瓶颈——比如采样器生成过多候选导致评估器效率下降。

讨论问题：1）LLM作为定性评估器，在哪些物理场景下可能失效？2）如何量化LLM判断的置信度，避免主观误导？

行业趋势：这类方法可能推动AI从“数据驱动”转向“知识+数据混合驱动”，但工程化时需警惕LLM的幻觉问题。未来若结合可微分物理模拟器做闭环验证，或许更实用。