刚读完这篇DoLQ论文，感觉它戳中了符号回归领域一个长期被忽视的痛点：定量指标再漂亮，物理合理性不过关就是废纸。论文提出的多智能体架构，让LLM先做定性筛选再优化参数，这个思路在工程上非常务实。我之前在做流体动力学建模时，用传统稀疏回归方法（比如SINDy）跑出来一堆高精度拟合的方程，但放到CFD仿真里直接发散，就是因为忽略了物理约束和边界行为的定性合理性。

DoLQ的采样器+评估器设计，本质上是用LLM的语义理解能力替代人肉检查，把“这方程看起来物理吗”这种模糊判断自动化了。但有个关键问题：LLM的定性评估边界在哪？如果候选方程在数学上等价但物理解释不同，LLM能否区分？比如我遇到过类似案例，一个带阻尼项的简谐振子和一个带非线性摩擦项的方程，在有限观测数据下拟合精度几乎一样，但长期行为完全不同。

另外，多智能体协作的通信开销和收敛稳定性也是落地难点。我猜DoLQ在计算资源上可能比传统方法高一个量级，尤其是在候选空间爆炸时。不知道作者有没有对比不同LLM backbone（比如GPT-4 vs. 开源模型）的定性评估一致性？

最后，从行业趋势看，LLM+科学计算正在从“辅助写代码”进化到“辅助做物理假设”。这种定性评估能力如果能扩展到偏微分方程发现，对数字孪生和工业仿真领域会是颠覆性的。但前提是LLM的“物理直觉”要足够可靠，不然就是个花哨的玩具。问题留给大家：你们在实践中有没有遇到过“定量完美、定性翻车”的方程发现案例？LLM的定性判断在你们的领域能达到可用水平吗？