这篇arXiv:2605.07066v1提出的2.5D分解法，核心思路是把三维布局问题拆成二维水平规划加垂直确定性执行，直接绕过了LLM在三维坐标预测上的系统性偏移。从技术角度看，这本质上是一种神经符号混合方案——LLM负责语义理解与平面决策，而垂直堆叠交给规则引擎，彻底消除了“坐标幻觉”这类错误。关键数据是“系统性坐标错误”被归零，但代价是牺牲了全三维自由度的灵活性。

我个人经验来看，这种“降维”策略在机器人抓取和室内布局中其实很常见，但用在LLM驱动的自主搭建系统上，确实聪明。它承认了LLM在连续空间推理上的短板，并用符号逻辑补位，类似AlphaGo的MCTS与神经网络结合。不过我得质疑：如果任务需要悬空结构或非垂直堆叠（比如桥梁），2.5D分解是否直接失效？

讨论问题：1）这种分解法能否泛化到非曼哈顿网格（如倾斜或曲面布局）？2）当垂直维度存在多目标优化（如承重与美观）时，确定性执行器会不会成为瓶颈？

行业视野上，这提示我们：LLM+符号推理的混合架构可能比端到端纯神经网络更早落地具身智能。别盲目追求全尺寸端到端，有时候“退一步”的工程折中反而更快出成果。大家怎么看？