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README.md

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     👋 加入我们的 <a href="https://join.slack.com/t/chatglm/shared_invite/zt-1y7pqoloy-9b1g6T6JjA8J0KxvUjbwJw" target="_blank">Slack</a> 和 <a href="resources/WECHAT.md" target="_blank">WeChat</a>
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+📍在 <a href="https://www.chatglm.cn">chatglm.cn</a> 体验更大规模的 ChatGLM 模型。
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 *Read this in [English](README_EN.md)*
 
@@ -18,8 +22,6 @@ ChatGLM**2**-6B 是开源中英双语对话模型 [ChatGLM-6B](https://github.co
 3. **更高效的推理**：基于 [Multi-Query Attention](http://arxiv.org/abs/1911.02150) 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
 4. **更开放的协议**：ChatGLM2-6B 权重对学术研究**完全开放**，在填写[问卷](https://open.bigmodel.cn/mla/form)进行登记后**亦允许免费商业使用**。
 
-欢迎通过 [chatglm.cn](https://chatglm.cn) 体验更大规模的 ChatGLM 模型。
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 ChatGLM2-6B 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展，恳请开发者和大家遵守[开源协议](MODEL_LICENSE)，勿将开源模型和代码及基于开源项目产生的衍生物用于任何可能给国家和社会带来危害的用途以及用于任何未经过安全评估和备案的服务。**目前，本项目团队未基于 ChatGLM2-6B 开发任何应用，包括网页端、安卓、苹果 iOS 及 Windows App 等应用。**
@@ -37,7 +39,10 @@ ChatGLM2-6B 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展
 对 ChatGLM2 进行加速的开源项目：
 * [fastllm](https://github.com/ztxz16/fastllm/): 全平台加速推理方案，单GPU批量推理每秒可达10000+token，手机端最低3G内存实时运行（骁龙865上约4~5 token/s）
 * [chatglm.cpp](https://github.com/li-plus/chatglm.cpp): 类似 llama.cpp 的 CPU 量化加速推理方案，实现 Mac 笔记本上实时对话
-* [ChatGLM2-TPU](https://github.com/sophgo/ChatGLM2-TPU): 采用TPU加速推理方案，在算能端侧芯片BM1684X（16T@FP16，内存16G）上实时运行约3 token/s
+* [ChatGLM2-TPU](https://github.com/sophgo/ChatGLM2-TPU): 采用TPU加速推理方案，在算能端侧芯片BM1684X（16T@FP16，内存16G）上实时运行约5 token/s
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+基于或使用了 ChatGLM2-6B 的开源项目：
+* [Chuanhu Chat](https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT): 为各个大语言模型和在线模型API提供美观易用、功能丰富、快速部署的用户界面，支持ChatGLM2-6B。
 
 支持 ChatGLM-6B 和相关应用在线训练的示例项目：
 * [ChatGLM2-6B 的部署与微调教程](https://www.heywhale.com/mw/project/64984a7b72ebe240516ae79c)

README_EN.md

@@ -27,7 +27,7 @@ Open source projects that accelerate ChatGLM2:
 
 * [fastllm](https://github.com/ztxz16/fastllm/): Universal platform acceleration inference solution, single GPU batch inference can reach 10,000+ tokens per second, and it can run in real-time on mobile devices with a minimum of 3GB of memory (about 4~5 tokens/s on Snapdragon 865).
 * [chatglm.cpp](https://github.com/li-plus/chatglm.cpp): Real-time CPU inference on a MacBook accelerated by quantization, similar to llama.cpp.
-* [ChatGLM2-TPU](https://github.com/sophgo/ChatGLM2-TPU): Using the TPU accelerated inference solution, it runs about 3 token/s in real time on the end-side chip BM1684X (16T@FP16, 16G DDR).
+* [ChatGLM2-TPU](https://github.com/sophgo/ChatGLM2-TPU): Using the TPU accelerated inference solution, it runs about 5 token/s in real time on the end-side chip BM1684X (16T@FP16, 16G DDR).
 
 Example projects supporting online training of ChatGLM-6B and related applications:
 * [ChatGLM-6B deployment and fine-tuning tutorial](https://www.heywhale.com/mw/project/64984a7b72ebe240516ae79c)