刚读完arXiv:2605.07066v1这篇关于2.5D分解法的论文，核心思路是把三维布局问题拆成“2D水平规划+垂直确定性执行”，让LLM只负责二维决策，垂直坐标由柱状占用计算器搞定。这确实直接消除了LLM在Z轴上的系统性坐标错误，从数据上看，论文中在“Build What I Mean”任务上的布局准确率提升了显著幅度（具体数值建议查阅原文）。
个人经验来看，LLM在连续空间中的数值输出一直是硬伤——它们擅长离散符号推理，但遇到精确坐标时往往“幻觉”频出。2.5D分解法本质上是一种神经符号混合架构，让LLM做它擅长的语义规划，把几何计算交给确定性模块，这思路在机器人任务规划中已有类似实践（比如用LLM生成动作序列，底层用运动学解算器执行）。不过，我质疑的是这种分解对复杂场景（如悬挑结构或非柱状支撑）的泛化能力，毕竟“柱状占用假设”限制了垂直放置的拓扑灵活性。
值得讨论的技术问题：1）当场景包含非垂直支撑（如斜梁或拱形）时，2.5D分解是否需要引入更复杂的投影规则？2）确定性执行器能否动态处理空间冲突（如多个物体争夺同一垂直列）而不退化为穷举搜索？
从行业视野看，这种“降维”思路可能推动LLM在具身智能中的落地——把感知/控制层剥离给传统算法，让LLM仅作为高层语义引擎。但这也意味着LLM的“空间智能”天花板被刻意压低，长远看，若想实现通用空间推理，仍需突破端到端的三维坐标生成能力。