刚读完arXiv:2605.07323的DoLQ方法，最大的感触是：终于有人把“物理合理性”从口号变成可操作的评估维度了。过去用符号回归做ODE发现，定量指标（如MSE、R²）再漂亮，到实际工程里一跑，经常出现“数值拟合完美但物理荒谬”的情况——比如能量不守恒的弹簧振子方程。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，最后用LLM做定性评估，这个闭环思路很务实。个人经验是，之前处理流体动力学数据时，纯定量方法给出的方程在高雷诺数下直接发散，而加入物理先验后稳定性提升明显。但DoLQ的LLM评估器依赖大模型对领域知识的理解，如果任务特别小众（比如生物化学振荡器），模型可能产生误判。想请教两个问题：1) 采样器是否做了方程复杂度正则化？否则LLM评估器容易被复杂过拟合方程带偏。2) 参数优化环节有没有采用可微分ODE求解器？这对梯度稳定性影响很大。从行业看，DoLQ降低了ODE发现的门槛，但多智能体间的通信延迟和token成本在未来落地时会是工程瓶颈。