diff --git a/README.md b/README.md
index 3adb0e6..7a90035 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -45,7 +45,7 @@
 
 - 🔥 **Strong Performance.** 
 
-  OmniLMM-12B achieves **leading performance** among models with comparable sizes, surpassing established LMMs on multiple benchmarks (including MME, MMBench, SEED-Bench, etc). 
+  OmniLMM-12B achieves **leading performance** among models with comparable sizes, surpassing established LMMs on multiple benchmarks (including MME, MMBench, SEED-Bench, etc). The model also endows rich multi-modal world knowledge.
 
 - 🏆 **Trustworthy Behavior.** 
 
diff --git a/README_zh.md b/README_zh.md
index 270f0f5..e0e6b32 100644
--- a/README_zh.md
+++ b/README_zh.md
@@ -52,7 +52,7 @@
 
 - 🏆 **可信行为。**
 
-  LMMs 的幻觉问题备受关注，模型经常生成和图像中的事实不符的文本（例如，信誓旦旦地描述图片中并不存在的物体）。OmniLMM-12B是 **第一个通过多模态 RLHF 对齐的最新开源 LMM 来实现可信行为**（通过我们最近提出的 [RLHF-V](https://rlhf-v.github.io/) 技术）。该模型在 [MMHal-Bench](https://huggingface.co/datasets/Shengcao1006/MMHal-Bench) 幻觉评测基准上位列开源模型中**第一**，并在 [Object HalBench](https://arxiv.org/abs/2312.00849) 中**超过了 GPT-4V**。
+  LMMs 的幻觉问题备受关注，模型经常生成和图像中的事实不符的文本（例如，确信地描述图片中并不存在的物体）。OmniLMM-12B是 **第一个通过多模态 RLHF 对齐的综合能力优秀的开源多模态大模型**（通过我们最近提出的 [RLHF-V](https://rlhf-v.github.io/) 技术）。该模型在 [MMHal-Bench](https://huggingface.co/datasets/Shengcao1006/MMHal-Bench) 幻觉评测基准上位列开源模型中**第一**，并在 [Object HalBench](https://arxiv.org/abs/2312.00849) 中**超过了 GPT-4V**。
 
 - 🕹 **实时多模态交互。**