Update README.md

README.md

@@ -156,6 +156,8 @@ Hình ảnh là một biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa chỉ s
 
   Hình ảnh chụp một khung cảnh đồng quê Việt Nam với những nét đặc trưng riêng biệt. Bối cảnh là một cánh đồng lúa xanh mướt, trải dài bất tận, được bao phủ bởi một lớp sương mù nhẹ nhàng. Phía xa là những dãy núi xanh ngắt, tạo nên một bức tranh thiên nhiên thơ mộng và trữ tình. Ở trung tâm bức ảnh, hai cậu bé đang ngồi trên lưng con trâu nước đen tuyền. Cậu bé phía trước mặc quần đỏ, đang cười tươi rói, trong khi cậu bé phía sau mặc quần đen, vẻ mặt trầm tư hơn. Con trâu nước đang đứng yên, đầu hướng về phía bên phải, nhìn về phía xa xăm. Phía bên phải hình ảnh, một người đàn ông đang cầm một cái chậu màu đen, đang đổ nước lên đầu mình. Nước từ chậu chảy xuống tạo thành những giọt nước li ti, tung tóe khắp không gian. Trên bầu trời, có những đám mây trắng bồng bềnh, tạo nên một khung cảnh thanh bình và lãng mạn. Ánh nắng vàng óng chiếu rọi xuống cánh đồng, tạo nên một bức tranh tuyệt đẹp.
 
+## Acknowledgments
+We thank Khang Đoàn for his invaluable role as a solution consultant in the development of EraX-VL-7B-V1. Our appreciation also goes to AAA JS Company for their support and resources, which significantly contributed to this project. For correspondence regarding this work, please contact Nguyễn Anh Nguyên at [nguyen@erax.ai](nguyen@erax.ai).
 
 ## Citation
 <!-- - title={EraX-VL-7B-V1: A Highly Efficient Multimodal LLM for Vietnamese, especially for medical forms and bills.},
@@ -168,22 +170,21 @@ If you find our project useful, we would appreciate it if you could star our rep
 @article{EraX-VL-7B-V1,
   title={EraX-VL-7B-V1: A Highly Efficient Multimodal LLM for Vietnamese, especially for medical forms and bills},
   author={Nguyễn Anh Nguyên and Nguyễn Hồ Nam (BCG) and Dũng Hoàng and Thục Phạm and Nhật Phạm},
-  helpers={Khang Đoàn and AAA JS Company},
-  contact={nguyen@erax.ai},
-  organization={EraX}
-  year={2024}
+  organization={EraX},
+  year={2024},
+  url={https://huggingface.co/erax-ai/EraX-VL-7B-V1}
 }
 ```
 
 ## References
 [1] Qwen team. Qwen2-VL. 2024.
 
-[2] Bai, Jinze, et al. "Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond." arXiv preprint arXiv:2308.12966, 2023.
+[2] Bai, Jinze, et al. "Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond." arXiv preprint arXiv:2308.12966 (2023).
 
-[3] Yang, An, et al. "Qwen2 technical report." arXiv preprint arXiv:2407.10671 (2024).
+[4] Yang, An, et al. "Qwen2 technical report." arXiv preprint arXiv:2407.10671 (2024).
 
-[3] Chen, Zhe, et al. "Internvl: Scaling up vision foundation models and aligning for generic visual-linguistic tasks." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2024.
+[5] Chen, Zhe, et al. "Internvl: Scaling up vision foundation models and aligning for generic visual-linguistic tasks." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2024.
 
-[4] Chen, Zhe, et al. "How far are we to gpt-4v? closing the gap to commercial multimodal models with open-source suites." arXiv preprint arXiv:2404.16821 (2024).
+[6] Chen, Zhe, et al. "How far are we to gpt-4v? closing the gap to commercial multimodal models with open-source suites." arXiv preprint arXiv:2404.16821 (2024).
 
-[5] Tran, Chi, and Huong Le Thanh. "LaVy: Vietnamese Multimodal Large Language Model." arXiv preprint arXiv:2404.07922 (2024).
+[7] Tran, Chi, and Huong Le Thanh. "LaVy: Vietnamese Multimodal Large Language Model." arXiv preprint arXiv:2404.07922 (2024).