用 AI 拆开展示位的机会成本：单件最强，组合未必最好

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为小型作品交流准备展示位时，先挑内容最多的一件似乎很合理。但空间一旦有限，这个选择也会占掉其他组合的机会。可以让 AI 帮忙枚举一个很小的选择问题，看看局部看起来最好的一步，会不会让完整方案稍差。

AI生成概念示意图：有限展示框与待选作品，不是按正文容量绘制的摆放方案。

把这一次比较的目标写窄

以下四件作品及数字均为虚构。总展示容量为十个抽象单位，甲占六单位、提供十二个演示点，乙占五单位、提供九点，丙占五单位、提供九点，丁占四单位、提供五点。每件只能选一次，不能拆开，尺寸已包含本练习需要的间隔。

演示点是事先约定、可以直接相加的内容计数，本例假设各作品之间没有重复。它不是艺术价值、观众喜好或作者能力的评分。暂时只问：在容量不超过十的情况下，如何让这些演示点的总数最大。

甲不仅单件点数最高，每单位也有两点；乙和丙分别是一点八，丁是一点二五。若按单件点数或单位效率先选甲，剩下四个单位，只能再放丁，得到十个单位、十七点。这是一个可行方案，但还没有证明最好。

四件作品各有选或不选两种状态，一共十六种子集，包括什么也不选。先列空集及四个单件，容量都合格，点数分别是零、十二、九、九、五。单件的顺序要与空集、甲、乙、丙、丁逐项对应。

再列六个双件组合：甲乙占十一，甲丙占十一，均超出容量；甲丁占十、得十七点；乙丙占十、得十八点；乙丁和丙丁都占九、得十四点。到这里已经出现比先选甲更好的乙丙组合。

四个三件组合中，甲乙丙占十六，甲乙丁与甲丙丁各占十五，乙丙丁占十四，全部超限；四件全选占二十，也超限。十六种情况完整覆盖，没有剩下可能推翻结论的组合，所以本例最优是乙丙的十八点。

在本例里，坚持先选甲后，能达到的最佳完整方案是甲丁十七点；放弃这个先选决定，可用乙丙达到十八点。两者相差一点。不能只说甲占六个单位就“损失六”，空间和内容点数是不同量，也不能只比较甲十二点与乙九点。

这个反例说明某种逐件挑选办法并非总能得到最好组合，不证明它在所有任务中都很差。候选很多时完整枚举会迅速增加，届时应选择适合问题规模的计算方法；仅让模型继续列长表，可能漏项或重复，而外表依然整齐。

可复用提示：请对这四个候选的全部子集进行枚举，分别列成员、占用量、总内容点数和是否超限。每件至多一次，不拆分，不更改容量。给出全部可行方案中的最大值，并与先按单件点数、先按点数除以占用量挑选的结果比较，保留并列最优。

人工画十格容量条，用六格、五格、五格、四格纸条代表四件作品。先摆甲丁，再摆乙丙，核对两者都正好占满。再拿原始记录独立相加：十二加五等于十七，九加九等于十八，避免模型在长表里交换作品数字。

真实展示如果乙和丙讲了同样的内容，点数就不能直接相加；若有作品必须同场出现，或者某件不能放在特定位置，也要把这些条件写入后重新计算。这里的一维容量只是简化，不会自动处理真实墙面形状和通道需求。

最后把数学结果作为一份清楚的备选依据。组织者仍可能因为作品主题连贯而选甲丁，只要知道这不是演示点最多的组合。AI 的帮助在于把被一个早期决定挤掉的选择找回来，让取舍有具体对象和明确代价。