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README.md

@@ -4,12 +4,12 @@ license_name: cogvlm2
 license_link: https://huggingface.co/THUDM/cogvlm2-video-llama3-base/blob/main/LICENSE
 
 language:
-- en
+  - en
 pipeline_tag: text-generation
 tags:
-- chat
-- cogvlm2
-- cogvlm--video
+  - chat
+  - cogvlm2
+  - cogvlm--video
 
 inference: false
 ---
@@ -99,9 +99,9 @@ our [github](https://github.com/THUDM/CogVLM2/tree/main/video_demo).
 ## License
 
 This model is released under the
-CogVLM2  [LICENSE](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/cogvlm2-video-llama3-base/file/view/master?fileName=LICENSE&status=0).
+CogVLM2  [LICENSE](./LICENSE).
 For models built with Meta Llama 3, please also adhere to
-the [LLAMA3_LICENSE](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/cogvlm2-video-llama3-base/file/view/master?fileName=LLAMA3_LICENSE&status=0).
+the [LLAMA3_LICENSE](./LLAMA3_LICENSE).
 
 ## Training details
 

README_zh.md

@@ -2,8 +2,8 @@
 
 ## 介绍
 
-CogVLM2-Video 在多个视频问答任务上实现了最先进的性能。能够实现一分钟内的视频理解。 我们提供了两个示例视频，分别展现了
-CogVLM2-Video 的 视频理解和时间序列定位能力。
+CogVLM2-Video 在多个视频问答任务上达到了 state-of-the-art 的性能，能够实现一分钟内的视频理解。 
+我们提供了两个示例视频，分别展现了 CogVLM2-Video 的 视频理解和时间序列定位能力。
 <table>
   <tr>
     <td>
@@ -77,9 +77,9 @@ prompt = f"The input consists of a sequence of key frames from a video. Answer t
 ## 模型协议
 
 此模型根据
-CogVLM2 [LICENSE](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/cogvlm2-video-llama3-base/file/view/master?fileName=LICENSE&status=0)
+CogVLM2 [LICENSE](./LICENSE)
 发布。对于使用 Meta Llama 3 构建的模型，还请遵守
-[LLAMA3_LICENSE](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/cogvlm2-video-llama3-base/file/view/master?fileName=LLAMA3_LICENSE&status=0)。
+[LLAMA3_LICENSE](./LLAMA3_LICENSE)。
 
 ## 引用