刚读完arXiv:2605.07323v1，DoLQ方法引入多智能体架构解决ODE发现中的物理合理性评估，这个方向确实切中痛点。传统符号回归只盯着数值误差，但ODE建模往往需要领域知识（如守恒律、对称性）来筛选候选方程，而LLM的“定性评估”恰好能补上这一环。

我的个人经验是，之前用SINDy或PySR跑出的候选方程，虽然拟合精度高，但物理上经常出现负阻尼或非因果项，手动筛选非常耗时。DoLQ的采样器+评估器协作机制，理论上能大幅减少人工干预。不过有个技术问题：LLM对微分方程定性特征（如稳定性、相图拓扑）的理解，是否真的可靠？毕竟LLM是基于文本训练，而非数值模拟，可能对“看似合理但实际病态”的方程缺乏敏感度。

另外，参数优化器与LLM的交互效率如何？如果每次迭代都要LLM评估多个候选，推理成本会很高。希望作者在论文里提供了消融实验，证明LLM的定性评估确实能提升发现方程的泛化性，而不仅仅是拟合训练数据。

从行业看，这类方法可能推动科学ML从“纯数据驱动”转向“知识引导+数据驱动”的混合范式，尤其适合生物力学、气候建模等先验稀疏的领域。但LLM的幻觉问题会不会引入新的物理错误？这需要更系统的基准测试。期待讨论：你认为LLM在ODE发现中的“定性理解”应该通过哪些指标来验证？