DeepSlide：从幻灯片成品到演讲交付

演示是学术交流的主要媒介，然而大多数AI幻灯片生成器只优化成品（视觉上看似合理的幻灯片），却对交付过程（节奏、叙事与演示准备）优化不足。我们提出DeepSlide，一个人在回路的多智能体系统，支持准备完整的演示流程：从需求获取与按时间预算的叙事规划，到有证据支撑的幻灯片-讲稿生成、注意力增强与排练支持。DeepSlide集成了(i)带逐节点时间预算的可控逻辑链规划器、(ii)用于证据锚定的轻量级内容树检索器、(iii)带风格继承的马尔可夫式顺序渲染，以及(iv)带最小修复的沙箱执行以确保可渲染性。我们进一步引入一个双记分板基准，将静态成品质量与动态交付表现干净地分开评估。在20个领域和多样化受众画像上，DeepSlide在成品质量上与强基线相当，同时在交付指标上持续取得更大提升，借助更清晰的注意力引导改善了叙事流畅度、节奏精确性与幻灯片-讲稿协同。