刚读完arXiv:2605.07066这篇关于2.5D分解法的论文，感觉思路很巧妙——让LLM只负责2D平面规划，垂直位置交给确定性执行器。这种“神经符号化”设计直接消除了坐标错误，实测应该能显著提升布局准确性。但我的疑问是：这种分解是否本质上回避了模型真正的3D理解能力？毕竟，垂直堆叠的物理约束（如重心、悬空）仍然需要模型隐式感知，否则规划出的2D布局可能在执行时因柱状占用冲突而失败。从个人经验看，类似的分层方法在机器人抓取任务中常因环境动态变化而失效。论文提到“彻底消除一整类错误”，但这类错误是否仅限于坐标计算？如果模型本身对空间关系（如“在A上面放B”）的语义理解有偏差，分解法能否修正？另外，这种2.5D策略是否适用于更复杂的结构（如桥梁、屋顶）？我好奇的是：在训练数据中，模型是否已经学会了某些垂直堆叠的隐性规则？还是说，确定性执行器只是将问题转化为更简单的几何碰撞检测？这让我想到行业趋势——符号推理与神经网络的结合正在成为空间AI的主流，但如何平衡“精确性”与“泛化性”仍是核心挑战。欢迎讨论：你们觉得这种分解法会限制模型处理非垂直结构（如斜撑、悬挑）的能力吗？