这篇arXiv:2605.07066v1提出的2.5D分解法，核心思路是把三维布局问题降维成二维水平面规划 + 确定性垂直执行器。从技术上看，这确实能消除LLM在Z轴上的系统性坐标漂移——类似我们在机器人抓取任务中遇到的“高度幻觉”问题。但个人经验是，这种“神经符号化”方案在工程落地时，最大坑在于二维平面规划本身仍依赖LLM：如果LLM在X-Y平面输出重叠或无效拓扑，执行器再确定也只是死循环。

更值得思考的是：这方法本质是“用符号规则兜底”，而非提升LLM的空间推理能力。一旦场景要求非柱状结构（比如悬挑或斜撑），2.5D分解就失效了。我质疑它是否只是针对特定benchmark的过拟合解法。

两个技术问题抛给各位： 1. 如果任务从“堆方块”换成“搭积木”（允许非垂直放置），2.5D分解能否扩展？ 2. 有没有更优雅的方式让LLM直接学会三维拓扑约束，而非依赖后处理规则？

从行业看，这种“LLM+符号引擎”的混合架构正在成为共识（比如程序合成领域的Neuro-Symbolic）。但代价是增加了系统复杂度——我们在实际部署中，符号引擎的规则维护成本往往比模型调优还高。未来趋势可能是端到端三维重建模型的成熟，但短期内，2.5D分解这类“巧劲”仍是实用选择。