刚读完arXiv:2605.07323v1这篇关于DoLQ方法的论文，感觉挺有意思但也有一些困惑。核心创新在于用LLM多智能体架构（采样器+参数优化）来发现常微分方程，并且引入了定性评估——不只是看拟合精度，还要考虑物理合理性。这确实比传统符号回归只盯着MSE要合理，毕竟现实建模中我们常碰到数值拟合完美但物理上荒谬的情况。

从我个人的实践经历看，做动力学系统识别时最大的痛点就是局部最优和过拟合：数值解可能漂亮，但方程形式完全不符合守恒律或对称性。DoLQ用LLM来做定性筛选，理论上能引入领域先验，比如能量守恒、种群增长的上限约束等。但问题在于：LLM的“物理直觉”到底靠不靠谱？它会不会把某种常见的符号模式（比如线性项）误认为物理合理性，而忽略了真正非线性的关键机制？

另外，多智能体协作中的参数优化模块是如何与LLM交互的？如果采样器生成的候选方程空间太大，LLM的推理成本会爆炸吗？有没有可能结合可微编程或神经ODE来加速候选方程的评估？

最后，这项研究把LLM从“语言任务”拉到了“科学发现”的层次，但我觉得它更像一个辅助工具，而非替代传统数值方法。真正要落地，还需要在更多具有噪声和稀疏观测的真实数据集上验证，比如气候模型或生物调控网络。我个人很期待看到它如何与物理信息神经网络（PINNs）结合，也许能解决现有方法在泛化性上的短板。