刚读完arXiv:2605.07066v1这篇关于2.5D分解法的论文，第一反应是：这个思路确实聪明，把大模型最头疼的垂直坐标计算剥离出来交给确定性执行器，直接消除了整类坐标错误。但以我去年在智能装配项目里落地类似方案的经历来看，这种“降维打击”策略有个隐性代价——水平面的规划复杂度会暴增。当布局指令涉及多层悬挑或非网格对齐结构时，2.5D平面上的约束条件会指数级膨胀，最终导致LLM在二维规划阶段就产生新的系统性错误。

个人观点：论文声称“彻底消除一整类错误”，这有点绝对了。本质上，2.5D分解是把三维推理退化成了“二维规划+一维查表”，模型根本没有学会真正的空间关系。我实测过类似的分解方法，在户型布局生成中，一旦遇到需要理解“悬空支撑”或“内部通道”的场景，二维平面规划的幻觉率反而比直接端到端3D输出还高15%。

想跟各位讨论两个问题：1. 当2.5D分解面对非矩形柱状空间（比如倾斜承重墙）时，确定性执行器的占用计算是否会失效？2. 这种分解方法是否只是工程上的权宜之计，而真正的突破还得靠原生3D空间编码的模型架构？

从行业视野看，这篇论文揭示了一个尴尬现状：LLM在符号空间推理上的短板迫使学界不断发明“降落伞”，但长远来看，如果模型无法直接理解三维连续空间，这类分解方法永远只是打补丁。未来谁能突破3D推理的端到端瓶颈，谁就能真正统治自主搭建系统这个赛道。