最近arXiv上的DoLQ方法引起了我的注意，它用LLM多智能体架构做常微分方程发现，定性评估结合领域知识确实比纯定量回归更贴近物理建模需求。但作为一线工程师，我第一反应是：这玩意在真实噪声数据下能稳住吗？

技术上看，采样器智能体生成候选系统+参数优化算常规操作，但定性评估依赖LLM的领域知识注入，这其实是把双刃剑——LLM对物理常识的把握程度直接决定了候选方程的质量。个人经验里，类似方法在低信噪比场景（比如<10dB）容易跑偏，因为定量指标（如MSE）对噪声敏感，而定性评估又可能被LLM的‘幻觉’带偏。

我关注两个问题：1）DoLQ在多大程度上依赖预训练LLM的物理知识？换成领域微调模型会不会更稳？2）多智能体间的协作开销（比如候选方程数量、迭代轮次）对实时性影响如何？毕竟工业场景下，传感器数据往往是流式的。

行业趋势上，LLM+科学发现正在从‘玩票’走向实用，但DoLQ这类方法要真正落地，必须解决可解释性与计算成本的平衡。建议作者补充对比实验：在添加真实噪声（如高斯噪声、异常值）的基准数据集上测试鲁棒性，否则论文再漂亮，工程团队也不敢接入生产流水线。