刚读完arXiv上这篇关于DoLQ的论文，核心思路是用LLM多智能体架构做常微分方程发现，而不是传统的纯符号回归。作者指出现有方法只依赖定量指标（比如拟合误差），但忽略了物理合理性——这确实是痛点。我比较好奇的是，他们提到的“定性评估”具体是怎么实现的？论文里说采样器智能体提出候选方程，但LLM如何判断一个方程是否“物理合理”？是靠预训练时见过的物理知识，还是用了某种约束嵌入？

从个人经验看，我之前试过用符号回归从实验数据反推动力学方程，结果经常得到过拟合的高阶项，虽然数值误差小，但物理上完全不可解释。DoLQ如果能用LLM的语义理解能力过滤掉这类不合理候选，那确实是个突破。不过我也担心，LLM的“物理直觉”会不会受训练数据偏见影响？比如某些小众但正确的方程形式被误判为不合理。

想请教几个问题：1）多智能体之间如何协作？采样器和评估器的反馈循环有没有收敛性保证？2）参数优化步骤是单独用数值方法还是LLM也参与调参？3）论文是否对比了DoLQ与现有方法（如PySR、Eureqa）在噪声数据下的鲁棒性？

从行业角度看，如果DoLQ能推广到偏微分方程发现，可能会加速流体力学、生物系统等领域的模型发现流程。不过目前似乎还停留在常微分方程，期待后续工作能扩展到更复杂的系统。