刚读完arXiv上这篇DoLQ论文，核心思路很有意思：用LLM多智能体取代传统符号回归中的纯定量指标，引入定性评估来保证物理合理性。技术上，采样器智能体生成候选ODE，然后LLM基于领域知识做定性筛选，再结合参数优化。这其实是在解决一个长期痛点——纯数据驱动的方程发现经常产出数学上拟合但物理上荒谬的结果。

我个人经验是，之前试过PySR和Eureqa，拟合R²都超过0.99，但生成的方程在边界条件外完全不可用。DoLQ这种设计，相当于把领域知识以prompt形式注入搜索空间，但问题在于：LLM对物理合理性的判断有多可靠？它会不会因为训练语料偏好而偏向某些经典方程，忽视真正新颖但反直觉的解？

想请教两个问题：1) 采样器智能体的候选空间是如何约束的？如果完全依赖LLM生成，会不会遗漏某些非线性结构？2) 定性评估的权重如何和定量指标平衡？是否有实验对比过纯定量方法和DoLQ在噪声数据下的鲁棒性？

从行业趋势看，这代表了AI4Science的一个转向——从追求纯数据拟合转向知识引导的模型发现。如果DoLQ能有效降低假阳性方程的比例，那对科学发现自动化会有实质推动。但关键还是看它在高噪声、小样本场景下的表现，毕竟那才是现实世界数据的主流。