Update README.md

README.md

@@ -29,11 +29,9 @@
 
 1.基础模型安装：Checkpoint中存有Lora文件，Model中保存了相应模型，可根据配置条件自行选择合适方式加载，具体可参考ChatGLM2-6B官方教程。
 
-2.链接知识库/StableDiffusion:Wenda(闻达)项目已有非常成熟的实现，基于StarGLM，能够进行多种天文相关的文本处理、知识库筛选等任务。
+2.链接知识库/StableDiffusion:Wenda(闻达)项目已有非常成熟的实现，基于StarGLM，能够进行多种天文相关的文本处理、知识库筛选、AI绘画等任务。
 
-(注：考虑到版权因素，暂不直接提供知识库文件，部分书单可参考example/books，感谢沈长安（一只张秀）同学提供)
-
-3.多模态探索（VisualGLM权重）：还在进一步完善，包括对数据集的进一步清洗和等待基于ChatGLM2的版本，后续会开源相关权重。
+(注：考虑到版权因素，暂不直接提供知识库文件，经典书籍可参考example/books，感谢沈长安（一只张秀）同学提供。变星领域相关知识，将在司天-变星知识图谱完善后一同发布。StableDiffusion使用的基模型与Lora权重见“使用/推荐的相关项目”)
 ## 许可证信息
 
 项目源码遵从Alpaca 2.0，ChatGLM2-6b的模型权重使用需遵从相应许可。
@@ -50,17 +48,19 @@
 
 ### 大语言模型（科普方式）
 
-- [ ]  二次预训练，扩充天文知识。
-- [ ]  调整SFT中，通用数据和专业数据的比例，缓解灾难性遗忘问题。
-- [ ]  RLHF，进一步提升模型性能。
-- [ ]  完善司天-变星知识图谱，与模型链接，进一步降低变星领域的幻觉问题。
+- [ ]  在相关材料上进行二次预训练，扩充天文知识。
+- [ ]  调整监督微调中，通用数据和专业数据的比例，缓解灾难性遗忘问题。
+- [ ]  通过人工反馈的强化学习，进一步提升模型性能。
+- [ ]  通过特定数据集微调，提升模型总结能力，进一步适配知识库。
+- [ ]  完善司天-变星知识图谱，与模型链接，进一步降低变星领域的幻觉现象。
 
 ### 专业多模态（科研工具）
 
+- [ ]  开源在变星光变曲线上训练的VisualGLM微调权重
 - [ ]  继续训练输入/输出视觉编码器/解码器，提升在天文专业领域的多模态能力。
-- [ ]  结合CodeGeeX2工作，提升模型在天文领域的编程能力。
-- [ ]  考虑通过工具学习，链接相关天文工具。
 
 ### 观测Agent（司天大脑）
 
+- [ ]  结合CodeGeeX2工作，提升模型在天文领域的编程能力。
+- [ ]  考虑通过工具学习，链接相关天文专业工具。
 - [ ]  紧跟Agent相关工作，验证作为司天大脑备选方案的可行性。