IBM Research公布Palette：20B小模型可按自有设计语言生成幻灯片

IBM Research于2026年11月4日发表博客介绍Palette方案：以LoRA微调20B开源权重模型，使团队能按自有设计语言生成幻灯片，并保留对结果的所有权，模型可运行在自有基础设施上。Palette将生成过程拆成“设计师”与“编码器”两个角色：设计师先把版面、内容与设计理由写成结构化JSON简报，编码器再逐张写出pptxgenjs JavaScript代码绘制幻灯片；两个角色由同一个LoRA适配器承担。

训练数据由大型开源教师模型合成，约1000套演示文稿、约1万张幻灯片，遵循IBM Design Language，并含反事实推理；每张幻灯片生成后会经check-and-repair harness渲染检查，修复仅在确认优于原稿时保留。IBM Research称，该harness在131套PresentBench演示文稿上平均提升3.5分。评测中，Palette在Economics与Education两个领域排名第一，Talk领域第三，三领域平均分59.7，落后NotebookLM的60.8，为单一20B开源权重模型。

Palette还支持用户以[[make this a timeline]]等指令控制版式，适合有保密要求、不愿把内容送出系统的团队。