[Docathon] Add No.60~No.61 API CN Doc (#6211)

* fix zh_doc_6061

* Update fused_rms_norm_cn.rst

* Update fused_layer_norm_cn.rst

* Update docs/api/paddle/incubate/nn/functional/fused_rms_norm_cn.rst

Co-authored-by: zachary sun <[email protected]>

* Update docs/api/paddle/incubate/nn/functional/fused_layer_norm_cn.rst

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fix Symbol_Error

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Co-authored-by: zachary sun <[email protected]>

Author: zade23

docs/api/paddle/incubate/nn/functional/fused_layer_norm_cn.rst

@@ -0,0 +1,41 @@
+.. _cn_api_paddle_incubate_nn_functional_fused_layer_norm:
+
+fused_layer_norm
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.incubate.nn.functional.fused_layer_norm(x, norm_weight, norm_bias, epsilon, residual_alpha=1.0, begin_norm_axis=1, bias=None, residual=None, quant_scale=- 1, quant_round_type=0, quant_max_bound=0, quant_min_bound=0)
+
+应用 Fused LayerNorm 内核，提供了更高的 GPU 利用率。同时，支持模式融合 LayerNorm(bias + residual_alpha * residual + x)。
+
+当 norm_weight 和 norm_bias 为 None 时，返回融合的 (bias + residual_alpha * residual + x)。
+
+fused_layer_norm 算子目前只支持在 GPU 下运行。
+
+参数
+::::::::::::
+    - **x** (Tensor) - 输入 ``Tensor``。
+    - **norm_weight** (Tensor) - 用于仿射输出的权重张量。
+    - **norm_bias** (Tensor) - 用于仿射输出的偏置张量。
+    - **epsilon** (float) - 一个小的浮点数，用于避免除以零。
+    - **residual_alpha** (float) - 用于残差的缩放因子，默认为 1。
+    - **begin_norm_axis** (int) - 归一化的起始轴，默认为 1。
+    - **bias** (Tensor，可选) - 前一层的偏置。
+    - **residual** (Tensor，可选) - 输入的残差。
+    - **quant_scale** (float) - 量化缩放因子。
+    - **quant_round_type** (float) - 量化四舍五入类型。
+    - **quant_max_bound** (float) - 量化裁剪的最大边界值。
+    - **quant_min_bound** (float) - 量化裁剪的最小边界值。
+
+
+返回
+::::::::::::
+输出 ``Tensor``
+
+形状
+::::::::::::
+``Tensor``，形状同 ``x`` 一致。
+
+代码示例
+::::::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.incubate.nn.functional.fused_layer_norm

docs/api/paddle/incubate/nn/functional/fused_rms_norm_cn.rst

@@ -0,0 +1,40 @@
+.. _cn_api_paddle_incubate_nn_functional_fused_rms_norm:
+
+fused_rms_norm
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.incubate.nn.functional.fused_rms_norm(x, norm_weight, norm_bias, epsilon, begin_norm_axis, bias=None, residual=None, quant_scale=- 1, quant_round_type=0, quant_max_bound=0, quant_min_bound=0)
+
+应用 Fused RMSNorm 内核，提供了更高的 GPU 利用率。同时，支持模式融合 RMSNorm(bias + residual + x)。
+
+细节可参考论文 `Root Mean Square Layer Normalization <https://arxiv.org/abs/1910.07467>`_ 。
+
+fused_rms_norm 算子目前只支持在 GPU 下运行。
+
+参数
+::::::::::::
+    - **x** (Tensor) - 输入 ``Tensor``。
+    - **norm_weight** (Tensor) - 用于仿射输出的权重张量。
+    - **norm_bias** (Tensor) - 用于仿射输出的偏置张量。
+    - **epsilon** (float) - 一个小的浮点数，用于避免除以零。
+    - **begin_norm_axis** (int) - 归一化的起始轴，默认为 1。
+    - **bias** (Tensor，可选) - 前一层的偏置。
+    - **residual** (Tensor，可选) - 输入的残差。
+    - **quant_scale** (float) - 量化缩放因子。
+    - **quant_round_type** (float) - 量化四舍五入类型。
+    - **quant_max_bound** (float) - 量化裁剪的最大边界值。
+    - **quant_min_bound** (float) - 量化裁剪的最小边界值。
+
+
+返回
+::::::::::::
+输出 ``Tensor``
+
+形状
+::::::::::::
+``Tensor``，形状同 ``x`` 一致。
+
+代码示例
+::::::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.incubate.nn.functional.fused_rms_norm