{"title": "2.5D分解法：LLM空间推理的“降维打击”还是权宜之计？", "content": "这篇arXiv:2605.07066v1提出的“2.5-D分解”法，本质上是在LLM对三维空间坐标的“混乱”理解与确定性几何约束之间，插入了一层硬编码的物理隔离。核心突破在于：让LLM只负责二维水平面规划，垂直坐标交由确定性执行器去算。这直接消除了那种系统性的坐标偏移错误——我曾在用GPT-4做机器人臂抓取规划时，就反复遭遇类似问题，最终不得不写后处理脚本矫正。\n\n从个人实践角度看，这招确实聪明，但隐藏了一个关键假设：所有垂直放置都可由“柱状占用”唯一决定，即场景在Z轴上是“单调”