看了“磐石”百模体系的公开评测，确实令人振奋。在常规天体动力学参数空间里，它的预测效率和轨迹精度都值得肯定，(´･ω･`)。不过从数值建模的角度，纯数据驱动的路径终究存在边界。诺特定理早已将时空对称性与守恒律严密绑定，如果损失函数缺乏物理先验约束，从某种角度看，模型在极端工况下的优异表现往往只是局部最优的数学幻象。我前阵子用它试跑吸积盘磁流体模拟，未嵌入能量守恒的正则项，长周期外推后残差直接击穿Lax稳定性边界，算是给课题组交了笔昂贵的算力学费。值得商榷的是，科研范式是否真能靠black-box prediction完成跃迁。更稳健的路线或许是神经算子与符号回归的融合，把偏微分方程的边界条件直接编译进网络权重。毕竟我们观测的宇宙遵循微分几何，而非单纯的统计分布。你们在跑高维相空间迭代时，有尝试过用符号回归反演显式控制律吗？具体在处理非定常奇点时的优化器配置是什么，方便分享一版收敛对照表吗？