feat: add bootstrapped DeepSeek routing corpus

README.md

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 当前里程碑包含 17 专题学习地图、486 篇关键论文索引、Kimi K3 完整导读，
 语言模型前史、Transformer 基础、表示/位置/残差、DeepSeek 技术谱系、Scaling Laws、数据工程、长上下文、MoE、指令微调与人类偏好、推理、工具使用与长程 Agent、原生多模态、训练系统、推理服务、数值优化，以及评测与安全深度专题，
-以及 76 个覆盖核心机制的原创交互视图。K3 二轮导读以 32 张问题账、16 图 / 5 表审计、
+以及 77 个覆盖核心机制的原创交互视图。K3 二轮导读以 32 张问题账、16 图 / 5 表审计、
 8 个交互实验和 100 个一手/官方节点，完整覆盖架构、预训练、后训练、系统、评测、案例与附录。
 第三轮已完成开放工件与首个真实 kernel 里程碑：固定官方模型与 FlashKDA revisions，审计 96 个 checkpoint shards、
 497,220 个 tensor entries、真实 KDA / MLA / MoE / MoonViT shapes 与小范围参数统计，并用 4 个新视图
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 [K3_ARTIFACT_AUDIT.md](./research/K3_ARTIFACT_AUDIT.md) 与
 [checkpoint_probe.py](./experiments/k3/checkpoint_probe.py)、[FlashKDA probe](./experiments/k3/flashkda/)。
 DeepSeek 三轮专题以 24 张问题账、10 次技术转向、
-9 个交互实验和 60 个一手/官方节点，串起 Dense、MoE、MLA、V3 协同、R1 与 V4；
+10 个交互实验和 60 个一手/官方节点，串起 Dense、MoE、MLA、V3 协同、R1 与 V4；
 并固定官方 V2-Lite revision，在 RTX 5090 上连续执行 7/27 层，记录 3,240 次真实专家选择、
 MLA/HF eager cache shapes 与 `31/31` exact 独立复跑；进一步用真实 layer-1 权重执行官方 V3
 naive/absorb 路径，实际写入 576 元素 latent cache，并以 FP32 将两种结合顺序的最大误差压到
-`1.19e-7`。FlashMLA 的 SM90/SM100 官方支持矩阵与本机 SM120 边界单独记账。详见
+`1.19e-7`；再以 WikiText-2、TNEWS、HumanEval、GSM8K 各 32 条固定样本执行 304,560 次
+真实 top-6 路由，用 2,000 次 prompt-level 分层 bootstrap 同报点估计与 95% 区间，独立重跑
+整份 JSON byte-exact。FlashMLA 的 SM90/SM100 官方支持矩阵与本机 SM120 边界单独记账。详见
 [DEEPSEEK_V2_LITE_TRACE.md](./research/DEEPSEEK_V2_LITE_TRACE.md) 与
-[DEEPSEEK_MLA_ABSORB_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_MLA_ABSORB_AUDIT.md)。
+[DEEPSEEK_MLA_ABSORB_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_MLA_ABSORB_AUDIT.md)、
+[DEEPSEEK_ROUTING_CORPUS_AUDIT.md](./research/DEEPSEEK_ROUTING_CORPUS_AUDIT.md)。
 其余专题按进度账本持续扩建。
 
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