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README.md

@@ -50,7 +50,7 @@ docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yongyang/llmcompression:pure-lates
 
 - **Nov 20, 2024:** 🔥 We now fully support the quantization of ✨`DeepSeekv2(2.5)` and other `MOE` models, as well as ✨`Qwen2VL`, `Llama3.2`, and other `VLM` models. Supported quantization methods include ✅integer quantization, ✅floating-point quantization, and advanced algorithms like ✅AWQ, ✅GPTQ, ✅SmoothQuant, and ✅Quarot.
 
-- **Nov 12, 2024:** 🔥 We have added support for 💥`static per-tensor activation quantization` across various models and algorithms, covering ✅integer quantization and ✅floating-point quantization to further optimize performance and efficiency. Additionally, we now support exporting ✨`real quantized models` and using the [VLLM](https://github.com/vllm-project/vllm) and [SGLang](https://github.com/sgl-project/sglang) backends for inference acceleration. For more details, refer to the [VLLM documentation](https://llmc-zhcn.readthedocs.io/en/latest/backend/vllm.html) and [SGLang documentation](https://llmc-zhcn.readthedocs.io/en/latest/backend/sglang.html).
+- **Nov 12, 2024:** 🔥 We have added support for 💥`static per-tensor activation quantization` across various models and algorithms, covering ✅integer quantization and ✅floating-point quantization to further optimize performance and efficiency. Additionally, we now support exporting ✨`real quantized models` and using the [VLLM](https://github.com/vllm-project/vllm) and [SGLang](https://github.com/sgl-project/sglang) backends for inference acceleration. For more details, refer to the [VLLM documentation](https://llmc-en.readthedocs.io/en/latest/backend/vllm.html) and [SGLang documentation](https://llmc-en.readthedocs.io/en/latest/backend/sglang.html).
 
 - **Sep 26, 2024:** 🔥 We now support exporting 💥`FP8 quantized(E4M3, E5M2)` models from 🚀`LLMC` to advanced inference backends such as [VLLM](https://github.com/vllm-project/vllm) and [SGLang](https://github.com/sgl-project/sglang). For detailed usage, please refer to the [VLLM documentation](https://llmc-en.readthedocs.io/en/latest/backend/vllm.html) and [SGLang documentation](https://llmc-en.readthedocs.io/en/latest/backend/sglang.html).
 

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@@ -50,7 +50,7 @@ docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yongyang/llmcompression:pure-lates
 
 - **2024年11月20日:** 🔥 私たちは現在、✨`DeepSeekv2(2.5)`などの`MOE`モデルおよび✨`Qwen2VL`、`Llama3.2`などの`VLM`モデルの量子化を完全にサポートしています。対応する量子化手法には、✅整数量子化、✅浮動小数点量子化、さらに✅AWQ、✅GPTQ、✅SmoothQuant、✅Quarotといった高度なアルゴリズムが含まれます。
 
-- **2024年11月12日:** 🔥 私たちは💥`アクティベーション静的per-tensor`量子化のサポートを、様々なモデルやアルゴリズムに追加しました。これにより、✅整数量子化および✅浮動小数点量子化をカバーし、性能と効率をさらに最適化します。また、✨`真の量子化モデル`のエクスポートをサポートし、[VLLM](https://github.com/vllm-project/vllm)および[SGLang](https://github.com/sgl-project/sglang)バックエンドを使用した推論の高速化も可能です。詳細は[VLLMドキュメント](https://llmc-zhcn.readthedocs.io/en/latest/backend/vllm.html)および[SGLangドキュメント](https://llmc-zhcn.readthedocs.io/en/latest/backend/sglang.html)をご参照ください。
+- **2024年11月12日:** 🔥 私たちは💥`アクティベーション静的per-tensor`量子化のサポートを、様々なモデルやアルゴリズムに追加しました。これにより、✅整数量子化および✅浮動小数点量子化をカバーし、性能と効率をさらに最適化します。また、✨`真の量子化モデル`のエクスポートをサポートし、[VLLM](https://github.com/vllm-project/vllm)および[SGLang](https://github.com/sgl-project/sglang)バックエンドを使用した推論の高速化も可能です。詳細は[VLLMドキュメント](https://llmc-en.readthedocs.io/en/latest/backend/vllm.html)および[SGLangドキュメント](https://llmc-en.readthedocs.io/en/latest/backend/sglang.html)をご参照ください。
 
 - **2024年9月26日:** 🔥 `LLMC`からの✨ `FP8量子化（E4M3、E5M2）`モデルを、VLLMやSGLangのような高度な推理バックエンドにエクスポートできるようになりました。🚀 詳細な使用方法については、[VLLMのドキュメント](https://llmc-en.readthedocs.io/en/latest/backend/vllm.html)と[SGLangのドキュメント](https://llmc-en.readthedocs.io/en/latest/backend/sglang.html)を参照してください。