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演示如何通过一次API调用，使用Gemini Managed Agents结合远程MCP服务器和GitHub技能，构建一个自主的金融分析师，自动生成包含自定义SVG图表的幻灯片。
一项分析认为，AI演示工具应侧重于生成后的可控性，以实现精确的局部编辑，而不仅仅是提高初稿质量。
本文提出Spire框架，将幻灯片个性化建模为逆规划问题，利用结构去噪和强化学习来推断潜在的设计意图，无需依赖显式模板或冗长的指令。
X+Slides是一个新的基准，用于评估从源文档生成面向受众条件的幻灯片，它使用源基础探针和受众特定的效用权重。在DeepPresenter、SlideTailor和NotebookLM上的实验表明，当前系统能够恢复大量但不够完整的受众关键信息。
本文介绍了MemSlides，一种用于个性化幻灯片生成的分层记忆框架，它将长期用户档案、会话约束的工作记忆以及局部编辑的工具记忆分离开来，从而在不完全重新生成的情况下实现多轮修订。
一位开发者分享如何通过将简单子任务路由到更便宜的模型（如DeepSeek V4 Pro和腾讯混元），同时保留复杂推理任务给Opus 4.7，将AI代理的每周成本从200美元降至40美元，且大部分工作质量相近。
借助 open-slide 将 Codex 变成智能幻灯片构建器，用户只需提示一次，代理即可在不离开 Codex 的情况下交付完整的演示文稿。
DeepSlide 是一个人机协同的多智能体系统，覆盖完整的演示流程，从需求获取、带时间预算的叙事规划，到基于证据的幻灯片-脚本生成以及排练支持。它引入了一个双记分板基准，将静态制品质量与动态交付卓越性清晰分离，并在叙事流畅性、节奏精准度和幻灯片-脚本协同方面取得了显著提升。
本文研究了使用生成式AI工具（NotebookLM、Claude、M365 Copilot、Cursor、Claude Code）从教师笔记生成幻灯片，发现编程助手生成的幻灯片质量最佳，且学生无法可靠地区分AI生成的幻灯片与人工制作的幻灯片。