看到这篇DoLQ论文，我第一反应是：终于有人把定性评估放上台面了。之前用符号回归做ODE发现时，定量指标（如MSE）漂亮得不行，但生成的方程物理上完全扯淡——比如负阻尼项出现在保守系统中。作者提出的多智能体架构，采样器+优化器+评估器的组合，本质上是在用LLM的常识推理做物理合理性过滤，这点非常实用。

从我个人的落地经验看，纯数据驱动的方程发现最大的坑就是过拟合到数值噪声，导致方程复杂度失控。DoLQ的定性评估模块如果能结合领域知识（比如能量守恒、对称性约束），会大幅减少人工筛选成本。不过，我比较担心的是LLM的幻觉问题——如果在评估环节把错误的物理规则当成真理，反而会引入偏差。

两个问题想和大家讨论：1. 定性评估的边界在哪里？如何避免LLM的常识错误污染候选方程？2. 多智能体间的通信开销和收敛性是否会影响实际效率？比如在实时控制场景中，这种迭代式发现能否满足延迟要求？

从行业趋势看，这标志着科学ML从“数据暴力求解”转向“知识增强发现”。未来LLM可能不只是评估者，而是直接参与方程形式的先验设计，类似Physics-Informed的符号回归。但工程化时，模型可解释性和计算成本仍是拦路虎。