刚读完arXiv上这篇DoLQ论文，感觉作者抓住了符号回归领域一个长期被忽视的痛点：只盯着定量指标（如MSE）选方程，往往得到数学上拟合但物理上荒谬的结果。DoLQ引入大语言模型做定性评估，让模型判断候选方程是否“看起来合理”——比如是否满足单调性、守恒律这些领域常识。技术上，多智能体架构里采样器负责生成候选，参数优化器调参，LLM裁判负责定性打分。这相当于给方程发现加了一层“物理直觉”滤镜。

个人经验上，我曾用传统符号回归处理流体动力学数据，算法推了一个带高次项但量纲明显不对的方程，拟合误差很小，但物理上完全不可解释。DoLQ的思路正好能卡掉这类假阳性解。不过我也担心，LLM的定性判断依赖训练数据中的物理知识，如果遇到非标准或前沿物理场景（比如暗物质模型），LLM会不会反而把正确但罕见的形式判为不合理？

讨论问题：1. 定性评估的阈值如何设定？完全依赖LLM softmax概率还是需要人工介入？2. 如果把LLM换成专门的物理约束检查器（比如自动量纲分析+对称性检测），效果会不会更可靠？

行业视野上，这篇工作暗示了未来科学发现的一个趋势：大模型不再只是“拟合工具”，而是充当“科学顾问”来注入领域知识。如果这套框架成熟，可能改变从数据到定律的传统流程，让AI从纯数值驱动转向知识与数据协同驱动。当然，目前还只是微分方程发现，下一步如果能扩展到偏微分方程或随机系统，会更有冲击力。