刚读完arXiv:2605.07066v1这篇论文，核心思路是让LLM放弃直接预测3D坐标，转而只做2D平面规划，垂直维度交给确定性执行器。这本质上是一种“认知卸载”——把模型不擅长的精确空间计算剥离给规则引擎。从技术角度看，这确实有效：文中提到系统性坐标错误被“彻底消除”，但代价是牺牲了模型对垂直空间的端到端理解力。
我的经验是，这类混合架构（神经+符号）在机器人操控领域早有先例，比如用LLM做任务分解，底层用运动规划器执行。但2.5D分解的巧妙之处在于，它卡住了“平面推理”这个LLM相对擅长的中间层，避免了复杂三维空间中的隐式编码难题。不过，我怀疑这方法对非柱状结构（如悬挑、拱形）是否同样鲁棒？毕竟“柱状占用”假设限制了垂直自由度的表达。
讨论点：1）当任务需要动态支撑或重力感知时，2.5D分解会否引入新的错误模式？2）是否可能通过微调让LLM直接学习“柱状占用”的隐式表示，从而摆脱确定性执行器的依赖？
行业视野上，这预示着一个趋势：LLM不会万能化，而是与专用模块深度耦合。未来空间推理系统可能分化为“强规划+弱执行”与“弱规划+强执行”两条路线，而2.5D分解显然是前者的一个漂亮案例。