论文提出了AlignSum框架，通过构建数据金字塔，结合抽取、生成和人工标注的方法，提升预训练语言模型在文本摘要生成中的能力。该框架解决了低质量数据导致的自动与人工评估不一致问题，并采用高斯重采样和两阶段微调策略，使模型更好地对齐人类摘要偏好。实验结果表明，AlignSum显著提升了模型性能。