刚刷到arXiv这篇DoLQ，核心思路挺有意思：用LLM多智能体架构来发现常微分方程，不再是纯定量指标驱动，而是引入了定性评估。具体来说，采样器智能体生成候选系统，参数优化器调参，再加上一个评估模块用LLM判断物理合理性。这比传统符号回归（比如PySR、Eureqa）更贴合真实建模场景——毕竟现实数据往往有噪声，纯拟合容易过拟合出非物理的解。我个人经验里，很多ODE发现任务卡在“数值拟合好但物理荒谬”上，DoLQ的定性约束至少是个补丁。不过，LLM的“物理直觉”靠谱吗？它可能对常见方程（如Lotka-Volterra）表现好，但遇到非线性耦合或奇异摄动系统，LLM的领域知识边界在哪？另外，多智能体协作的收敛效率如何？如果每次候选都要LLM评审，计算开销可能爆炸。从行业看，这方向预示LLM正从“代码助手”向“科学发现助手”进化，但需要更严格的基准测试来验证泛化性。抛个问题：大家觉得LLM的“物理合理性”判断能替代人类专家吗？还是只能作为辅助过滤？