Il titolo esce dalla slide, una forma copre il testo o la presentazione assomiglia a tutte le altre: sono problemi familiari a chi usa l’AI per preparare diapositive. IBM Research affronta il compito con Palette, un progetto che insegna a un modello da 20 miliardi di parametri a lavorare dentro un linguaggio grafico preciso.

Il resoconto tecnico, pubblicato il 3 novembre su Hugging Face, descrive due ruoli: un progettista decide contenuti e impaginazione, un realizzatore scrive il codice delle singole slide. Fra i due rimane una specifica leggibile e modificabile.

La presentazione nasce da un piano che si può correggere

Il primo passaggio produce una struttura con colori, caratteri e contenuto di ogni diapositiva. Il secondo usa quel piano per realizzare gli elementi. In questo modo una modifica al progetto può riguardare una sola slide, senza ricominciare l’intera presentazione.

Un esempio del resoconto parte da un piano di adozione con scadenze da marzo a novembre. Aggiungendo l’indicazione di rappresentarlo come linea del tempo, il sistema produce una sequenza temporale invece della tabella che avrebbe potuto scegliere autonomamente. La richiesta grafica diventa un vincolo del progetto.

Il controllo arriva dopo la generazione

Palette include un ciclo che rende le slide e cerca sovrapposizioni, elementi tagliati e contenuti fuori dai margini. Le riparazioni vengono valutate sul risultato visibile, anziché accettate soltanto perché il modello dichiara di avere corretto il problema.

Nel confronto presentato dagli autori su PresentBench, Palette risulta primo negli ambiti Economics ed Education e terzo in Talk, dedicato a presentazioni più narrative. Nella media dei tre è secondo: 59,7 punti contro i 60,8 di NotebookLM. Il piano iniziale, in questa prova, viene preparato da un modello separato: il punteggio non misura Palette da solo dal documento grezzo al file finale.

Il progetto è una dimostrazione di ricerca. La pubblicazione non identifica un normale servizio per consumatori con un listino e un pulsante di acquisto, né basta per dichiarare disponibile un pacchetto completo da scaricare e usare subito.

Il risultato mostra quindi due aspetti: un modello relativamente piccolo può gestire un linguaggio grafico definito, ma la qualità dipende anche dalla preparazione del piano e dal sistema che ripara le slide. È l’intera catena, oltre al solo modello, a produrre la presentazione valutata.

Fonti

IBM Research – Palette · PresentBench – dataset pubblico. Verifica del 7 novembre 2026.