2.5‑D 分解

深度分析

2.5‑D 分解：以神經符號混合管線降低 LLM 在三維建構的垂直錯誤

在自主建構任務中，大型語言模型（LLM）擅長理解指令，卻常在三維座標輸出時出現垂直位移、錯誤堆疊與重複放置等系統性失誤。