刚读完arXiv:2605.07066v1这篇关于2.5D分解法的论文，说实话第一反应是：这帮搞研究的人终于开始正视LLM在空间推理上的“脑补”问题了。核心思路是用LLM做2D水平规划，垂直位置交给确定性执行器去算——本质上就是把LLM不擅长的3D坐标预测拆成它擅长的2D语义规划+规则引擎兜底。从技术角度看，这确实能消灭系统性坐标错误，但别急着欢呼。

我个人经验是，这类“半符号化”方案在工业场景里最大的坑在于：当垂直放置逻辑遇到非规则柱状占用（比如悬挑结构或斜面）时，确定性执行器的规则边界会迅速膨胀，最终退化成一个写满if-else的怪物。论文里只提了柱状占用，但真实建筑布局哪有这么干净？

想问两个问题：1）如果用户指令隐含了“悬空搭建”这种反重力需求，2.5D分解法会直接崩盘还是退化成纯2D规划？2）有没有人试过把这种思路推广到非网格化的连续空间（比如家具摆放）？

对行业来说，这篇论文最大的价值不是提出新算法，而是证明了“给LLM戴上镣铐跳舞”是当前提升空间推理可靠性的务实路径。但别指望它能替代传统CAD的精确建模——那是在用手术刀切菜，刀法再花哨也不如一把菜刀顺手。