刚读完arXiv:2605.07323v1这篇DoLQ方法，感觉终于有人把LLM和科学发现结合到点上了。核心创新不是简单用LLM替代符号回归，而是引入了多智能体架构做定性与定量双重评估。采样器智能体负责生成候选ODE，参数优化器调参，但最亮眼的是那个“定性评估”模块——它能让LLM基于物理合理性（比如守恒律、稳定性、渐近行为）筛选候选方程，而不是只盯着MSE这种定量指标。

从我个人的经验来看，传统符号回归跑出来的解经常在数值上漂亮，但物理上一看就离谱：比如能量不守恒、非物理震荡。DoLQ这个思路等于给模型加了个“领域知识过滤器”，把LLM预训练中隐含的物理常识用上了。不过我也好奇一点：LLM的定性判断到底有多可靠？它会不会因为训练数据中的偏见（比如偏爱多项式形式而忽视非解析解）而漏掉真正有效的方程？

另一个值得探讨的问题是：多智能体框架的协作效率。采样器与优化器之间的反馈循环会不会导致计算量爆炸？如果能公开几个benchmark上的运行时间对比，会更有说服力。

从行业视角看，这项工作可能撬动一个趋势：LLM不再只是文本生成工具，而是能承担“科学顾问”角色，把领域知识融入数据驱动的建模流程。未来如果能把LLM的定性评估与可微分编程结合，ODE发现的自动化程度可能会再上一个台阶。大家觉得定性评估在哪些科学场景下最急需？欢迎拍砖讨论。