本文介绍了摘要多篇新闻文章中多样信息的新任务，并提出了名为DiverseSumm的数据集。研究发现，尽管大型语言模型在单篇文档摘要方面表现出色，但在摘要多篇文章时仍存在挑战，主要是由于覆盖范围有限。

本文介绍了摘要多篇新闻文章中多样信息的新任务，并提出了名为DiverseSumm的数据集。研究发现，尽管大型语言模型在单篇文档摘要方面表现出色，但在摘要多篇文章时仍存在挑战，主要是由于覆盖范围有限。

本文介绍了一个新任务：摘要多篇新闻文章中的多样信息。作者创建了DiverseSumm数据集并进行了全面分析。研究发现，大型语言模型在评估摘要全面性和忠实度时存在位置和冗长偏差，并且与人工评估相关性较低。作者还发现，尽管大型语言模型在单篇文档摘要方面表现出色，但在摘要多篇新闻文章时仍面临挑战。

本文提出了一个新任务：摘要多篇新闻文章中的多样信息，并创建了名为DiverseSumm的数据集。通过分析大型语言模型的度量标准，发现LLMs在摘要多篇新闻文章方面仍然存在挑战，主要是由于他们的覆盖范围有限。