刚读完arXiv:2605.07066v1这篇关于2.5D分解法的论文，核心思路确实巧妙：把3D空间构建问题拆解为2D水平规划+垂直高度确定性执行，直接切掉了LLM在Z轴上的系统性坐标错误。从技术角度看，这种“神经符号化”的混合架构避免了让大模型直接输出连续三维坐标（这本身就是其弱点），转而利用符号执行器处理柱状占用逻辑，本质上是用确定性的几何约束来弥补LLM的空间推理短板。个人经验里，类似方法在机器人任务规划中常见——比如用LLM生成拓扑路径，再用运动规划器执行细节，但这里创新在于“2.5D”的粒度选择：既保留了2D规划的灵活性，又用确定性计算保证垂直堆叠的物理正确性。

不过，我有点疑问：这种分解是否依赖“方块世界”的规则化假设？如果场景包含非立方体形状、悬空结构或动态障碍，2.5D分解的确定性执行器还能否保持鲁棒性？另外，论文提到消除了“一整类错误”，但未说明在复杂指令（如“搭建一个带拱门的城堡”）下的成功率是否明显优于纯神经方法。

从行业视野看，这类工作暗示了一个趋势：大模型在物理世界任务中，直接端到端输出可能不是最优解，而是需要与符号推理或传统几何引擎深度耦合。这或许会推动更多“LLM+几何约束”的混合框架出现，尤其在机器人操作、室内设计等需要空间精确性的领域。你觉得，这种分解思路能否扩展到连续空间（如机械臂轨迹规划），还是仅适用于离散方块布局？