最近看到arXiv上的DoLQ方法，让我眼前一亮。传统符号回归（如SINDy、GP）一味追求数值拟合精度，却忽略了物理常识——比如一个方程预测完美但违反能量守恒，在工程应用中就是废纸。DoLQ的核心在于引入LLM多智能体架构：采样器负责生成候选ODE，参数优化器调参，而评估器则结合定量误差与定性领域知识（如单调性、对称性）进行打分。这相当于给AI装了个“物理直觉”过滤器。

我个人经验是，去年用PySR做化学反应动力学建模时，拟合出的方程虽然R²高达0.99，但化学计量系数完全不合理，后来手动加约束才勉强可用。DoLQ这种定性评估机制能直接避免这类无效搜索，大幅提升结果的可解释性。

不过我也有些疑问：LLM的领域知识依赖预训练语料，对于小众物理系统（如生物膜力学），它能否准确判断“合理性”？另外，多智能体间的协调成本会不会限制其实时应用？

从行业视角看，DoLQ标志着科学发现从“数据驱动”向“知识引导+数据驱动”的转变。如果结合物理信息神经网络（PINN）的残差约束，或许能进一步扩展至偏微分方程发现。大家觉得这种“LLM+科学发现”路线会是未来主流吗？欢迎分享你们在符号回归中遇到的物理合理性坑。