最近看到这篇arXiv:2605.07323v1，DoLQ方法用LLM多智能体架构做常微分方程发现，思路确实新颖：采样器提候选、参数优化、再用LLM做定性与定量评估。但作为一线做科学ML落地的工程师，我第一反应是——这玩意儿在真实噪声数据下能打吗？

技术上看，DoLQ的最大亮点是把领域知识（物理合理性）直接融入评估，而不是纯靠MSE或R²这类定量指标。这一点我深有体会：之前用PySR跑符号回归，经常得到拟合完美但物理荒谬的方程（比如负阻尼项）。LLM的语义理解能力确实可能帮上忙，但问题是LLM对物理一致性的判断有多可靠？我实测过GPT-4对简单振荡系统的评估，它有时会把耗散系统误判为保守系统，因为“看起来像正弦”。

另外，多智能体框架的采样器如果依赖LLM生成候选，计算成本会爆炸——单次实验可能就要上千次API调用。个人经验是，对中等复杂度系统（比如3-5个状态变量），DoLQ的采样效率可能还不如遗传编程+稀疏回归的组合。

抛两个问题给各位：1）LLM在物理合理性评估上的幻觉率有多高？有没有人做过系统性的对抗测试？2）DoLQ的“定性评估”能否量化成可复现的指标，还是只能靠人工审核？

行业视野上，我认为这类方法短期更适合作为辅助验证工具，而不是替代传统符号回归。真正突破需要LLM + 可微分物理仿真器的端到端融合，而不是仅仅当个打分器。