最近arXiv上的DoLQ方法让我眼前一亮。它并非简单用LLM替代符号回归，而是引入多智能体架构，将定性评估（如物理合理性）融入ODE发现流程。这直击传统方法痛点：定量指标（如MSE）再低，如果方程违反能量守恒或边界条件，在工程实践中就是废纸。
从技术细节看，采样器智能体生成候选方程，参数优化器调优，而LLM评估器则基于领域知识进行定性筛选。这实际上是将人类专家经验编码进模型，类似我在航天动力学项目中用约束优化处理物理一致性的思路。但关键挑战在于：LLM的定性判断是否稳定？我怀疑不同初始化下，评估器可能对“合理”的定义产生漂移，尤其在混沌系统边界。
个人经验上，我曾用传统符号回归（如Eureqa）解析传感器数据，结果常陷入过拟合的复杂方程。DoLQ的定性约束可能避免这类陷阱，但代价是计算开销。我的疑问是：LLM评估器的上下文窗口能否容纳高维耦合系统的全局物理约束？
讨论点：1) 定性评估是否会扼杀发现非直观但正确的方程（如湍流模型）？2) 若引入对抗性验证，能否提升LLM评估的鲁棒性？
行业影响上，DoLQ标志着从“数据驱动”到“知识驱动+数据”的范式转变。未来，LLM可能成为科学发现中的“虚拟评审”，但需警惕其隐含偏见。我预测，结合可微分物理模拟器进行闭环验证，会是下一波突破方向。