arXiv上这篇DoLQ论文挺有意思，它把大语言模型引入常微分方程发现，核心是多智能体架构：采样器生成候选ODE，然后LLM做定性评估，再结合定量优化。这比纯符号回归只盯着数值误差前进了一步——现实中的物理建模，光拟合好没用，还得看方程是否满足守恒律、对称性等领域知识。

从我个人的落地经验看，之前用传统SR方法做工程动力学建模，经常遇到拟合精度很高但外推直接崩的情况，就是因为缺少物理约束。DoLQ通过LLM注入领域知识做定性筛选，理论上能缓解这个问题，但我在想：LLM对微分方程物理合理性的判断到底有多可靠？它会不会把一些反直觉但正确的ODE（比如混沌系统）误判为“不合理”？

另外，多智能体协作的稳定性是个坑——采样器如果生成空间太窄，LLM筛选就成了摆设；如果太宽，计算成本陡增。我比较好奇，作者在参数优化阶段是否考虑了采样器与LLM之间的反馈闭环？比如用定性评估结果来指导采样策略，而不是简单串行。

从行业趋势看，这方向一旦成熟，可能改变科学计算中“先假设再验证”的范式，让AI从数据直接推导出可解释的物理定律。但当前瓶颈还是LLM的幻觉问题——如果定性评估出错，整个流程就白费。你们觉得，结合可微分物理模拟器做自动验证，会不会是更稳的路径？