2026年11月初，IBM Research 公開了簡報生成系統 Palette 的細節：一個 20B 的小型模型，把「想清楚要講什麼」和「把每一頁畫出來」拆成兩個角色，再加上渲染檢查與修復。這項設計聽起來技術味很重，但它影響的是很日常的事：每週都要交那份簡報的人，到底能不能把排版時間省下來，把力氣留給內容判斷。
卡點在於內容與幾何要同時做好
做過簡報的人都知道，難的從來不是「打字」，而是同一時間要決定兩件事：這頁要放什麼字，以及那張圖表擺在哪裡、字會不會擠出去。模型也一樣。IBM 指出，當一個小型模型同時決定內容與元素位置時，成品容易出現文字溢出、元素重疊或前後頁風格不一致。
另一個現實問題是：投影片是程式碼產出後還要經過渲染，才看得出版面有沒有出錯。而公司裡既有的簡報檔，通常不會記錄「當初為什麼選長條圖而不是表格」這類設計取捨。模型要學會做簡報，缺的就是這些取捨紀錄。
兩個角色分工，brief 是中繼站
Palette 的做法是把流程拆開。Designer 角色先把簡報計畫轉成 JSON 格式的逐頁 brief，裡面列出色彩、字體、版型、文字內容與設計理由。這份 brief 是可以編輯的，團隊可以在真正生成投影片之前，先修訂設計取捨。接著 coder 角色逐頁讀取 brief，產生 pptxgenjs 程式碼，各頁可以平行處理。IBM 表示這個階段快了約 6 至 7 倍，但實際速度視部署條件而定。
這種「把規劃和執行分開、中間留下可檢查的中繼產物」的思路，和近來 AI 智慧體設計的走向一致，例如把生成模型換成判斷模型的討論，同樣強調先弄清楚任務需要哪些判斷，再決定工具怎麼分工。
兩個角色共用 LoRA（低秩適應）微調。要注意的是，若要套用到其他品牌的設計語言，仍須備有涵蓋其設計規則的訓練資料，這一點 IBM 自己也說尚未證明跨品牌遷移可行。
訓練資料怎麼來：合成簡報加上取捨理由
IBM 以合成資料製作約 1,000 份簡報、共 10,000 張投影片，並在資料中記錄設計理由與被排除的選項，例如為什麼選長條圖而非表格。因為 coder 的訓練例子平均比 designer 長約五倍，團隊還特別增加了 designer 的樣本數量。
這裡有個對企業很實際的提醒：參考簡報的影響力比提示詞裡寫的規則更大。如果公司內部混用過時模板、各部門規範不一，或摻入未授權素材，模型學到的風格就會互相衝突。導入前盤點簡報版本、挑出代表頁面、確認素材授權，是比調提示詞更優先的工作。這和訓練資料授權議題的整體趨勢相呼應，AI訓練資料簽約前該核對的五件事裡整理的檢查邏輯，同樣適用於企業自備的簡報語料。
渲染修復只救看得到的問題
Palette 在渲染後加入檢查器，標記重疊、裁切或溢出等幾何錯誤，找出問題頁後讓編輯模型重寫程式碼。修復有個保守規則：只有檢查結果確實改善的修復才會被採用，否則保留原頁。IBM 在 131 份簡報的測試中回報，加入修復後平均分數增加 3.5 分。
但 3.5 分是該次測試的平均值，不能直接換算成工時節省或錯誤率下降。更關鍵的界線是：這套修復只處理看得到的幾何問題，數字、引用、單位與結論是否忠於來源，仍然要靠人逐頁回查。驗收者需要比對來源文件，並保留修改紀錄。
PresentBench 成績怎麼讀
Palette 參與 PresentBench 評測，在 Economics、Education 兩個領域排名第一，Talk 第三，三領域平均第二。平均分數為 59.7，略低於 NotebookLM 的 60.8，且 Talk 領域低於兩套封閉系統。
有幾個讀法上的限制要注意。PresentBench 評估的是簡報品質、視覺設計、完整度、正確性與忠實度，並沒有衡量特定品牌設計語言的遵循度。名次也只適用於公布的三個領域與該次流程。另外，PresentBench 提供的是來源文件而非簡報計畫，IBM 是先讓另一個大型模型起草計畫再交給 Palette，測的是串接後的整體流程。對團隊來說，這些分數不能替代用自家字體、色彩與圖表樣式建立的驗收標準。
導入前的四個檢查
從來源整理的資訊看，團隊若要試做，合理的順序是：
先整理素材，選用現行簡報，確認版型、授權與部門規範。再準備題目，涵蓋數據、敘事與複雜版面，並備好來源與正確答案。然後訂驗收項目，核對數字、內容、品牌與版面，指定審核者。最後計算成本，把人工檢查的時間一併納入，因為產出仍須逐頁驗收。
供應商案例也要小心解讀。來源提到 Prezent 的 Menarini 案例稱，把 20 頁科學論文整理成 15 張教育投影片，摘要時間由數週縮至數分鐘，但這是供應商公布的單一案例，不能代表 Palette 的效果。
收回日常場景：Palette 這類工具真正省下的，是排版與對齊的機械工作。內容判斷、品牌符合度與來源忠實度這三件事，在可見的流程設計裡仍然留給人。判斷要不要導入的標準也就清楚了：如果團隊的簡報瓶頸在幾何與風格，這套拆分流程值得試；如果瓶頸在內容查證，工具幫不上太多。