刚读完arXiv上这篇DoLQ论文，感觉它抓住了当前符号回归的一个痛点：我们太迷信定量指标了。文中提出的多智能体架构——采样器提候选、参数优化器调数值，最后用LLM做定性评估——其实是在把“物理合理性”这种领域知识显式地引入流程。我个人经验里，很多ODE拟合出的漂亮曲线，放到真实物理场景中根本解释不通，比如负阻尼或非因果项。DoLQ至少提供了一个对话接口，让专家能像“审稿”一样否决那些数值完美但物理荒谬的解。

不过我也有些疑虑：LLM的定性判断会不会引入新的偏见？比如它可能偏好更“简洁”或更“常见”的方程形式，从而错过真正新颖但形式复杂的机制。另外，论文里评估的基准问题规模还偏小，对于高维或强非线性系统，多智能体间的通信开销和收敛性如何？

想和大家讨论两个问题：1）你们在实际项目里遇到过“数值拟合完美但物理荒谬”的案例吗？是怎么处理的？2）如果未来LLM能直接生成带有物理约束的候选方程结构，是否可能替代传统的遗传编程或贝叶斯符号回归？

从行业角度看，DoLQ这类方法很可能推动“科学机器学习”从纯数据驱动转向“数据+知识”双驱动。尤其对生物网络建模、气候系统辨识等需要强物理先验的领域，这种定性+定量结合的评价范式可能会成为标配。不过要落地，还得解决LLM推理的可重复性和成本问题。