刚读完arXiv:2605.07066v1这篇论文，核心思路其实很“工程”：让LLM只负责2D平面规划，垂直维度交给确定性执行器。这本质上是一种神经符号混合方法，把空间推理中容易出错的Z轴计算剥离出来，用规则代替模型预测。从个人经验看，这确实能堵住大模型在三维坐标上的系统性偏移——比如模型经常把Z轴坐标算成整数但实际需要对齐柱状占用，或者直接忽略高度限制。但问题在于，这种“2.5D”分解本质上是把复杂问题简化成两个子问题，牺牲了模型对三维空间整体语义的理解能力。比如用户说“在第二层悬挑一个平台”，模型如果只关注2D布局，可能无法理解“悬挑”需要Z轴支撑结构。我个人质疑：这种分解是否会导致对垂直关系的语义理解丢失？另外，文中提到“确定性执行器根据柱状占用计算垂直位置”，但现实场景中柱状占用往往是动态变化的（比如施工顺序导致的临时支撑），这会不会引入新的约束冲突？我认为，这类方法在静态、规则明确的场景下很高效，但面对真实建筑中的非结构化空间（如斜坡、曲面），可能仍需纯3D推理。行业趋势上，这种“2.5D分解”思路其实反映了当前LLM在物理世界落地的一个共识：别让模型做它不擅长的事。把精确计算交给传统算法，让模型专注语义理解，可能是更务实的路线。想听听大家在实际项目中是怎么处理LLM的空间推理错误的？有没有尝试过其他混合方案，比如用3D场景图约束生成？