刚读完arXiv上这篇关于DoLQ方法的论文，感觉思路确实新颖。传统的符号回归做ODE发现，基本都盯着拟合误差这类定量指标跑，但现实中的微分方程建模，物理合理性（比如守恒律、渐近行为）往往比数值精度更重要。DoLQ用LLM多智能体架构，采样器负责生成候选方程，再通过LLM做定性评估，这相当于把领域专家的先验知识嵌入了搜索过程。

我比较好奇的是，LLM的定性判断到底靠不靠谱？根据个人经验，LLM在科学推理上经常出现幻觉，尤其对复杂非线性系统的物理约束理解可能有限。论文里有没有对比不同规模LLM（比如7B vs 70B）在定性评估上的鲁棒性？另外，多智能体之间的协作机制是端到端训练的还是基于prompt工程？如果是后者，泛化到新的物理领域时会不会需要大量调参？

从行业角度看，这种“定量+定性”双通道评估思路，可能会推动科学发现AI从单纯的数据拟合走向知识融合。但问题在于，物理合理性本身是主观的，不同领域甚至不同学派对“合理”的定义都不同。LLM如何适配这种多样性？还是说最终需要人机协作——让LLM做初筛，人类专家做最终裁决？这可能是接下来要解决的痛点。