刚读完arXiv:2605.07323v1关于DoLQ的论文，感觉这个方向很有潜力。核心思路是用大语言模型（LLM）作为多智能体架构，在常微分方程（ODE）发现中引入定性评估，而不仅仅是依赖定量拟合误差。具体来说，采样器智能体生成候选动态系统，然后通过LLM对物理合理性进行判断——这确实直击了传统符号回归的痛点：纯数值拟合容易产出数学上精确但物理荒谬的结果。

不过，我有个核心疑问：LLM的“物理直觉”到底可靠吗？我的个人经验是，LLM在形式化推理（如代码生成）上表现不错，但涉及连续系统稳定性、守恒律等深层次物理约束时，经常出现常识性错误。DoLQ如何保证定性评估的鲁棒性？比如，对于混沌系统，LLM能否区分“数值误差导致的发散”和“真正的物理不稳定性”？

另外，论文提到“参数优化”环节，但没有详细说明是否结合了自动微分或贝叶斯推断来约束参数空间。如果定性评估只是后处理过滤，那计算开销会很大。我很好奇：这种多智能体协作的收敛速度如何？相比传统遗传编程或稀疏回归，DoLQ在复杂高阶ODE上的实际表现有对比吗？

从行业视野看，这个工作把LLM从“语言理解”拓展到“科学发现”，可能推动AI for Science的新范式。但当前LLM的幻觉问题仍未解决，如果定性评估出错，反而会误导模型选择。期待作者开源代码后，我能跑几个经典案例（如Lotka-Volterra或Van der Pol振荡器）来验证。

大家觉得，LLM在物理建模中的“常识”能否通过微调科学语料库来强化？还是说需要结合可微分物理模拟器才能落地？