最近arXiv上的DoLQ方法让我眼前一亮，它把大语言模型引入常微分方程发现，用多智能体架构做定性与定量评估，这思路确实比传统符号回归更贴近实际科研需求。核心突破在于采样器智能体生成候选方程，再结合参数优化，但关键不只是数值拟合——DoLQ强调的‘物理合理性’评估，正是过去很多黑箱方法忽略的痛点。
从个人经验看，我在流体力学建模中试过符号回归，结果经常跑出数学上漂亮但物理上荒谬的方程，比如违背守恒律。DoLQ引入LLM做定性判断，理论上能过滤掉这类伪解，但问题在于：LLM对物理常识的‘理解’能有多可靠？如果训练数据本身混杂错误或非典型案例，它可能误判。此外，多智能体协同的收敛速度和计算成本，在真实高维数据场景下是否可接受，也是个问号。
讨论点：1）LLM的物理先验知识能否替代人工设计的正则化约束？2）面对噪声或稀疏观测数据，DoLQ的鲁棒性会否比传统稀疏识别方法更差？
行业视野上，这标志着AI4Science从‘纯数据驱动’转向‘知识引导’，但LLM的幻觉风险可能反噬物理建模的严谨性。短期内，我认为混合方法（DoLQ+符号回归校验）才是落地方向，纯LLM方案还需更多基准测试。期待后续工作披露具体失效案例。