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IBM 开源 Palette：20B 小模型按设计语言生成幻灯片
Palette: teaching a small model to build decks in your design language
事实摘要
IBM 研究团队发布 Palette，通过 LoRA 微调一个 20B 开源权重模型，让它按指定设计语言生成幻灯片。训练数据由大模型合成约 1000 份演示、约 1 万页幻灯片，并附带反事实推理；推理时由检查器渲染校验并修复重叠与溢出。在 PresentBench 上，Palette 在 Economics 和 Education 两个领域排名第一，三领域均值 59.7，位列第二。
原文与核验
这条信号在站内保留事实摘要与战略研判。完整内容和上下文请以原文为准；融资、并购与技术效果以原始披露为准。
战略研判
基于公开信息为什么值得关注
Palette 用合成数据加可验证检查器，把 20B 开源权重模型做到 PresentBench 三个领域均值第二（59.7，落后 NotebookLM 60.8），说明小模型在结构化生成任务上可接近闭源系统，且数据可留在自有基础设施。
后续关注
PresentBench 各领域分数与基线是否可独立复现；检查器在自有模板上的溢出与重叠检出率。
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