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：让LLM只负责2D平面规划，垂直位置交给确定性执行器。这样就把空间推理中的坐标错误——那种LLM常犯的‘偏移一格’或‘重叠’——从根源上切掉了。但我觉得这里有个关键问题没解决：LLM在2D平面上的规划能力就真的可靠吗？个人经验是，即便是二维布局，模型也经常忽略相邻约束或产生逻辑矛盾，比如‘门’和‘窗’的方位冲突。这方法本质上是把错误类型转移了，而非消除。

我更关心的是，文中的‘柱状占用’计算是否假设了垂直方向上的完全确定性？在实际搭建中，比如悬空结构或非规则堆叠，这种刚性规则会不会反而限制表达？我建议讨论两个方向：第一，2.5D分解法对非矩形或带斜度的方块是否同样有效？第二，如果LLM在2D规划中引入概率性推理（比如beam search），能否与确定性执行器形成更鲁棒的协同？

从行业看，这篇工作其实暗示了一个趋势：未来大模型在工程应用中可能更多作为‘高维接口’，把低层控制交给符号系统。这对机器人操作和程序合成领域是好事，但过度依赖确定性模块也可能让模型失去对三维世界的整体理解。各位怎么看？