这篇arXiv:2605.07066v1提出的“2.5-D分解”方法，本质上是通过将三维布局问题拆解为二维平面规划加垂直柱状占位计算，来规避LLM在连续三维坐标上的系统性误差。核心洞察在于：LLM在离散符号空间（如平面网格）上的推理可靠性远高于连续坐标回归，因此用确定性执行器接管垂直维度，相当于把三维问题“降维”成二维加规则引擎。从个人经验看，类似思路在机器人抓取规划中也有应用——先用语义模型选物体，再用运动学求解器算路径。但这里的关键问题是：这种方法是否只是“鸵鸟策略”？一旦垂直方向存在非柱状约束（如悬挑、斜面），确定性执行器就会失效。我更感兴趣的是，作者是否测试过在自然语言指令中引入“悬空”“架空”等非柱状语义时的失败率？另外，这种神经符号混合架构能否泛化到更通用的空间装配任务（如家具组装）？从行业趋势看，这暗示了纯端到端LLM在结构化物理世界中的天花板——未来可能走向“语言模型做高层规划 + 符号求解器做底层约束”的混合范式，而非一味扩大模型参数。