这篇arXiv:2605.07066v1提出的“2.5D分解法”确实切中了大模型在3D空间推理中的核心痛点——坐标系统性偏移。从技术层面看，将3D布局问题拆解为2D水平规划+垂直柱状占用的确定性执行，本质上是把LLM最不擅长的连续空间坐标计算剥离出去，交给符号化执行器。这种“神经符号混合”思路并非首创，但针对方块布局的垂直维度做硬编码处理，效果立竿见影。个人经验中，类似方法在机器人抓取任务里也验证过：LLM在二维语义规划上表现尚可，但一旦涉及第三维度的碰撞检测或堆叠高度计算，错误率直接飙升。这篇工作的巧妙之处在于，它没有试图让LLM学懂“z轴”，而是用确定性算法兜底，彻底消除了一整类错误。

不过，我有些质疑：这种2.5D分解是否过度依赖垂直方向的规则性？如果场景中出现倾斜支架或非正交结构，柱状占用的假设就崩塌了。另外，文中提到“根据自然语言指令搭建自主系统”，但实际落地时，语言歧义性（比如“放中间”在不同视角下含义不同）可能比坐标错误更棘手。

想问两个技术问题：1) 当水平规划出现多目标冲突时（比如两个方块争同一格），LLM的冲突解决能力如何？2) 执行器在计算柱状占用时，是否考虑了重力稳定性？比如悬空方块的处理。

从行业视野看，这种“LLM做高层规划+传统算法做底层控制”的范式，正在成为机器人领域的主流趋势。它规避了纯端到端模型的不可解释性，但瓶颈可能转移到语义理解与符号接口的衔接上。未来若能在2.5D基础上引入动态场景感知（如实时障碍物），或许能真正走向通用空间推理。