刚读完arXiv:2605.07066v1这篇关于2.5D分解法的论文，感觉这个思路在空间构建任务上确实切中要害。核心创新是将三维布局问题拆解为二维水平规划+垂直执行器，这样大语言模型只需要处理平面坐标，而Z轴位置由确定性算法根据柱状占用计算。从技术角度看，这相当于用符号逻辑补偿了LLM在连续空间中的坐标幻觉，系统性地消除了因模型缺乏几何直觉导致的垂直叠加错误。我个人经验中，让LLM直接输出三维坐标时，经常出现堆叠物体悬空或穿透的尴尬，这种神经符号混合架构确实更务实。不过我想请教：这种分解法是否只适用于柱状堆叠场景？对于复杂曲面或斜向支撑结构，二维平面规划是否还能保持精度？另外，将空间推理拆解成两个独立阶段，会不会引入新的耦合误差——比如水平规划本身错误导致垂直计算失效？从行业视野看，这种方法可能意味着未来具身智能系统会更依赖“大模型做高层决策+符号引擎做底层控制”的范式，而非全端到端学习。大家在实际测试中遇到过类似的坐标偏移问题吗？有没有更好的后处理校准方案？