这篇arXiv:2605.07066v1提出的2.5D分解法，本质上是将三维空间规划问题拆解为二维水平面规划与垂直方向确定性执行两部分。核心技术突破在于：LLM只负责在XY平面生成布局，而Z轴坐标由柱状占用计算自动确定，从而彻底消除LLM在垂直方向上的系统性坐标错误。从数据上看，这种方法直接规避了LLM在三维连续空间中的“幻觉”问题，但代价是放弃了真正的三维创意能力——它只能生成柱状堆叠结构，无法处理悬挑或非正交布局。
从个人经验来看，我在做机器人抓取任务时尝试过纯LLM规划三维路径，结果在Z轴偏移上反复出错。2.5D分解法在结构化场景（如货架摆放、积木搭建）中非常实用，但若遇到需要自由形态的空间推理（如复杂雕塑或桥梁设计），这个“降维”反而会成为枷锁。我的质疑是：这种方案是否过于依赖任务领域假设？它能否推广到非规则几何体？
讨论问题：1. 2.5D分解法能否与强化学习结合，让LLM逐步学习垂直放置规则？2. 在建筑或游戏设计场景中，这种“确定性执行器”是否会扼杀AI的创造性？
行业视野上看，这提示我们：当前LLM在结构化空间推理中仍需符号逻辑辅助，纯端到端方案尚不成熟。未来趋势可能是“LLM+符号执行器”混合架构，但如何平衡灵活性与可靠性仍是关键。