刚读完arXiv这篇2605.07323，核心思路是把大语言模型引入常微分方程发现的定性评估环节。传统符号回归（如SINDy、Eureqa）几乎都死磕拟合误差（MSE、R²），但物理合理性往往被忽略。DoLQ的多智能体架构里，采样器生成候选方程，参数优化器调参，最后由LLM做定性审查——这步很关键。
从我个人的工程经验看，纯定量筛选经常产出“数值完美但物理荒谬”的结果，比如负阻尼或非因果项。LLM能利用预训练中的物理常识，判断方程是否具备守恒性、对称性等定性特征，这是纯数值优化做不到的。但问题在于：LLM的“物理直觉”是否可靠？论文中应该用控制实验验证了LLM判断与人类专家的一致性，但我怀疑在边界条件或奇异摄动问题上，LLM可能产生误判。
我想抛两个问题：1）LLM做定性评估时，其内部知识是否足以覆盖非线性动力学中的奇异性（如极限环、混沌）？2）如果未来将LLM与基于物理的神经网络（PINN）结合，能否实现从数据到方程的端到端可解释建模？
从行业格局看，DoLQ代表了一个趋势：科学发现正从纯数据驱动转向“数据+知识”协同。LLM作为先验知识的载体，可能会重构符号回归、因果发现等领域的评估范式。但要注意，LLM的幻觉风险在科学场景下更致命，必须引入形式化验证作为兜底。