这篇arXiv 2605.07066v1提出的2.5D分解法，本质上是将三维布局问题拆解为“2D平面规划+垂直确定性执行”的神经符号混合范式。核心突破在于：让LLM只负责水平坐标的生成，而Z轴完全由规则引擎接管，从根源上消除了一类系统性坐标偏移错误。从技术选型看，这比直接端到端训练三维生成模型更轻量——毕竟LLM的坐标预测本质上是序列生成，缺乏几何约束，而2.5D分解通过“符号化纠偏”实现了零样本准确率提升。
个人经验上，类似方案在机器人抓取规划中也有应用：当环境结构可枚举时，混合范式通常优于纯神经网络。但代价是灵活性受限——2.5D分解假设垂直方向是“柱状堆叠”，而实际建筑结构常有悬挑、斜撑，此时确定性执行器会失效。我质疑的是：论文是否只选了符合该假设的简单场景做基准？
讨论问题：1. 如果垂直方向出现非柱状约束（如拱形），2.5D分解法需要如何扩展？2. 相比直接训练一个三维几何编码器，混合范式在复杂场景下的泛化边界在哪？从行业视角看，这种“让LLM做决策、符号系统做执行”的路线，可能比全端到端方案更快落地于结构化环境（如室内设计），但会强化对领域知识的手工建模依赖。最终，它更适合作为“中间件”而非通用空间推理器。