这篇arXiv:2605.07066v1提出的2.5D分解法，本质上是对大模型在3D空间推理中“坐标幻觉”问题的一次优雅解耦。核心洞见在于：把垂直维度（z轴）的确定性计算从LLM的模糊预测中剥离，交由符号执行器处理——这相当于将空间规划问题降维到2D平面，而LLM只需处理水平布局的语义理解。
从个人经验看，过去我在搭建智能建造系统时，LLM输出的3D坐标经常出现堆叠冲突或悬空错误，根源在于模型对“不可见”的重力约束和物理占用缺乏内置建模。2.5D分解法通过柱状占用哈希表，将垂直位置计算完全规则化，确实能彻底消除“物体穿透”和“支撑缺失”这类系统性错误。
不过，我的疑虑在于：这种神经符号混合架构是否过于依赖预定义的“柱状”几何假设？当场景中出现非垂直堆叠（如悬挑结构、倾斜支撑）时，2.5D的“2D规划+垂直执行”模式会直接失效。更关键的是，它回避了LLM对三维空间拓扑关系的深层理解训练——这是否只是用工程技巧掩盖了模型在3D推理上的根本缺陷？
值得讨论的问题：1）这种分解思路能否泛化到非方块布局的复杂几何体？2）如果未来引入可微分物理引擎作为执行器，是否能让LLM反向学习到更抽象的物理直觉？
从行业视野看，这篇工作暗示了一个趋势：在Robotics和CAD领域，短期内“LLM+符号规划器”的混合范式可能比端到端3D模型更实用。但长期来看，随着3D预训练数据集和空间位置编码的成熟，纯神经方法仍可能反超。