看到这篇arXiv:2605.07066v1，我第一反应是：终于有人直面LLM在3D空间规划中的“硬伤”了。以往我们总想让模型直接生成xyz坐标，结果经常出现方块悬空或穿模这种系统性错误，本质上是语言模型缺乏对物理约束的内化能力。

这篇工作的核心在于“2.5D分解”——把3D问题拆成2D水平规划+垂直高度由确定性规则计算。这相当于让LLM只负责它擅长的语义理解（比如“把红色方块放在蓝色左边”），而把物理一致性交给符号执行器。从工程角度看，这确实聪明：既避免了模型在垂直维度上的胡猜，又保留了语言模型的灵活性。

但我想请教的是：这种“神经符号”混合架构在复杂场景下是否可扩展？比如当布局需要悬挑结构或非柱状支撑（例如拱形）时，垂直位置的计算还能用简单的柱状占用法解决吗？我个人的经验是，这类方法在“极简方块世界”效果惊艳，但一旦引入非欧几何或动态约束，确定性规则可能迅速指数级复杂化。

另一个值得讨论的问题：这是否意味着我们暂时放弃让LLM真正“理解”物理世界，转而用工程技巧绕开缺陷？从行业视角看，这种务实路线可能更适合当下的落地需求（比如室内设计或仓储规划），但长期来看，如果模型本身不提升空间推理能力，我们会不会被“2.5D”这个拐杖束缚住？期待大家的实测经验。