إن التطورات الحديثة في هندسة الشبكة الخاصة معالجة سحابات النقاط تُحفَّز بشكل رئيسي بتصميمات جديدة لمشغّلات التجميع المحلي. ومع ذلك، لم تُدرَس تأثيرات هذه المشغّلات على أداء الشبكة بدقة بسبب الاختلافات في الهياكل الشبكية الشاملة والتفاصيل التنفيذية بين كل حل. وفي الوقت نفسه، تُطبَّق معظم هذه المشغّلات فقط في الهياكل السطحية. في هذه الورقة، نعيد النظر في مشغّلات التجميع المحلي الممثلة وندرس أداؤها باستخدام نفس البنية العميقة ذات التعميق التبادلي (residual). تُظهر دراستنا أن، رغم الاختلاف في التصميمات، تُسهم جميع هذه المشغّلات بشكل مفاجئ ومتشابه في أداء الشبكة عند استخدام نفس عدد المدخلات والسمات، مما يؤدي إلى دقة من الدرجة المتقدمة على المعايير القياسية. ويحفّز هذا الاكتشاف إعادة التفكير في ضرورة التصميم المعقد لمشغّلات التجميع المحلي في معالجة سحابات النقاط. ولذلك، نقترح مشغّلًا بسيطًا للتجميع المحلي دون أوزان قابلة للتعلم، يُسمّى "تجميع الموضع" (Position Pooling أو PosPool)، والذي يُظهر أداءً مماثلًا أو أفضل قليلاً مقارنةً بالمشغّلات المعقدة الحالية. وبشكل خاص، تُظهر شبكة عميقة بسيطة مبنية على طبقات PosPool أداءً متميزًا على جميع المعايير، وتتفوّق على أحدث الطرق السابقة على مجموعة بيانات PartNet الصعبة بفارق كبير (7.4 نقطة mIoU). وتم إتاحة الكود مفتوح المصدر عبر الرابط التالي: https://github.com/zeliu98/CloserLook3D