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  1. Hugging Face - Blog

    IBM 用约1000套合成演示文稿训练20B小模型:Palette在PresentBench经济学与教育两域排第一

    IBM 研究团队发布 Palette,把做演示文稿拆成“设计师写结构化简报、编码器逐页写 pptxgenjs 代码”两个角色,用同一个 LoRA 适配器承载,并以约1000套、约1万页合成数据训练一个20B开放权重模型。训练数据遵循 IBM Design Language,每页生成后由几何检查器渲染测量、只保留经确认改进的修复。在 PresentBench 上,Palette 在经济学与教育两个领域排第一,在演讲类排第三,三域均值59.7分,落后 NotebookLM 的60.8分1.1分。

  2. Hugging Face Blog

    Palette让20B开放权重模型按你的设计语言做幻灯片:三领域均分59.7,仅差NotebookLM 1.1分

    Palette把做幻灯片拆成“设计师写结构化简报、编码器逐页写绘图代码”两个角色,用同一个LoRA适配器承载,训练数据由大模型合成并经过渲染检查修复。这个20B开放权重模型在PresentBench的经济学和教育两个领域排名第一,三领域均分59.7,落后NotebookLM 1.1分而领先其余系统;在叙事驱动的Talk领域排第三。

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