刚读完arXiv:2605.07323v1，DoLQ方法让我眼前一亮。传统符号回归做微分方程发现，几乎全盯着定量误差（比如MSE、R²），但物理合理性往往被忽略——你拟合出一条完美曲线，结果方程本身违背守恒定律，这在工程里就是灾难。DoLQ的核心创新在于引入多智能体架构：采样器生成候选ODE，参数优化器调参，然后用LLM做定性评估（比如检查解的行为是否单调、有界、符合领域知识）。

我的个人经验是，纯定量方法在噪声数据下极易过拟合，去年我复现过一个SINDy变体，对Lotka-Volterra方程，加5%噪声后居然输出正反馈项——数值误差低但物理荒谬。LLM的常识推理刚好能补这个短板，相当于给模型装了个‘物理直觉过滤器’。不过我想请教：LLM的定性评估会不会引入主观偏差？比如对同一组候选方程，不同prompt或不同LLM版本可能给出矛盾判断，文中是怎么设计一致性校验的？另外，定性评估的计算开销如何？如果每轮迭代都调LLM，会不会比传统遗传算法慢一个数量级？

从行业看，DoLQ预示了一个趋势：科学发现不再只是数值优化，而是‘数据+知识+语言模型’的三角协作。未来可能每个物理建模任务都会标配一个LLM裁判，但如何平衡效率与可靠性，仍是开放问题。