diff --git a/paddle/operators/rnn_design.md b/paddle/operators/rnn_design.md
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@@ -2,7 +2,7 @@
 对变长序列的学习，现有主流框架比如 tensorflow, pytorch, caffe2, mxnet 等均使用了padding的方式，
 即将一个mini-batch内不同长度的序列补0到固定长度参与计算。
 
-现有Paddle的 `RecurrentLayerGroup` 实现了无padding的变长序列支持，本文也将基于该模块的思路，设计重构后的变长序列支持。
+现有Paddle包括 `RecurrentLayerGroup` 在内的RNN均实现了无padding的变长序列支持，本文也将基于该模块的思路，设计重构后的变长序列支持。
 
 ## 非padding 变长序列的意义
 由于tensor必须有明确的shape，因此基于tensor 的主流框架在存储变长序列时，
@@ -11,7 +11,7 @@
 由于padding是一种框架实现变长序列的妥协， 从用户角度，在使用RNN类模型时自然会比较介意padding的存在，
 因此会有pytorch中对非padding方式变长序列支持长篇的讨论[3]。
 
-由于padding对内存和计算会有额外的消耗，tensorflow和mxnet均使用了bucketing来就行优化[1][2]，
+由于padding对内存和计算会有额外的消耗，tensorflow和mxnet均使用了bucketing来进行优化[1][2]，
 但不管是padding还是bucket，对于用户都是额外的使用负担。
 
 因此，**paddle原生支持变长序列的方式，能直接满足用户对变长序列的最直接的需求，在当前主流平台中可以算是一大优势**。
@@ -143,9 +143,9 @@ xx
 xxx
 
 -> sorted:
-xx
-xxx
 xxxx
+xxx
+xx
 ```
 
 经过 `SegmentInputs` 之后，每个会有4个时间步，每个时间步的输入如下（纵向排列）
@@ -168,8 +168,11 @@ std::vector<SortedSeqItem> sorted_seqs;
 ```
 来追踪序列排序后的位置。
 
-对比现有设计，只需要修改 `SegmentInputs` 和 `ConcatOutputs` 两个接口，此外添加一个 `SortBySeqLen` 的接口，
+对比现有设计，只需要修改 `InitMemories`, `SegmentInputs` 和 `ConcatOutputs` 两个接口，此外添加一个 `SortBySeqLen` 的接口，
 就可以支持上述变长序列，下面详细介绍。
+## InitMemories
+由于序列顺序的变化，`boot_memories` 的batch上的element的顺序也需要对应重新排列。
+
 ## SegmentInputs
 `SegmentInputs` 会依赖 `sorted_seqs` 的信息，将原始的序列按照排序后的序列顺序，从横向切割，转为每个step中的inputs。
 
@@ -183,7 +186,7 @@ xxx
    |
    |
   \ /
-   *
+   !
 0    1    2    3
 x    x    x    x
 x    x    x
@@ -193,7 +196,7 @@ x    x
 `ConcatOutputs` 需要
 
 - 将每个时间步的输出重新还原为原始输入的序列顺序（以防止Infer阶段顺序打乱）
-- 将序列折叠，在batch维度上展开
+- 将每个序列concat 为规则的mini-batch表示
 
 ## 附录
 这里演示多level的变长序列的存储方法，本设计会用两层的`vector` 来存储所有序列的信息，具体数据格式如下
@@ -243,7 +246,7 @@ std::vector<element_t> seq_start_positions_;
 - 紧接着`seq_start_positions_[1]` 存储了第0个paragraph 的信息，表明有3个sentence，其在paragraph 0在tensor中对应部分的偏移分别为0,3 和7
 - 紧接着`seq_start_positions_[2]` 存储了第1个paragraph 的信息，表明有2个sentence，其在paragraph 0在tensor中对应部分的偏移分别为0和 5
 
-如上证明了`seq_start_positions_`的数据结构适用于 level 为 1（也就是Paddle中subseq），通过归纳法可以证明其适用于 N level 的序列，这里暂不赘述。
+如上证明了`seq_start_positions_`的数据结构适用于 level 为 1（也就是Paddle中subseq）， **通过归纳法可以证明其适用于 N level 的序列，这里暂不赘述** 。
 
 ## 参考文献
 1. [Tensorflow Bucketing](https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/contrib.training/bucketing)