feat: audit DeepSeek Chat across sources

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@@ -15,7 +15,7 @@ const workstreams = [
   { label: "表示、位置与残差高速公路", value: 81, next: "加入真实 hidden-state / norm traces、长上下文位置外推复现与更多深层稳定性消融" },
   { label: "Scaling Laws", value: 74, next: "加入真实拟合复现、置信区间与更多模型族对照" },
   { label: "数据工程与预训练配方", value: 73, next: "逐图精读 FineWeb / DCLM，加入真实去重与 mixture traces" },
-  { label: "DeepSeek 专题", value: 99, next: "扩大 sampling 的 source/task 覆盖并推进干预式 mediation、SM90 FlashMLA、FP8/pipeline 与 R1-like RL" },
+  { label: "DeepSeek 专题", value: 99, next: "把跨题采样扩大到可做 task-level bootstrap，再推进 per-row RNG、干预式 mediation、SM90 FlashMLA 与 R1-like RL" },
   { label: "指令微调与人类偏好", value: 75, next: "加入真实偏好分歧样本、RM 长度偏置与 PPO/DPO 小模型复现" },
   { label: "推理与测试时扩展", value: 76, next: "真实模型采样曲线、PRM 案例与逐篇图表精读" },
   { label: "工具使用与长程 Agent", value: 74, next: "补真实环境 traces、cross-harness 对照、Agent RL 训练曲线与安全案例" },
@@ -50,7 +50,7 @@ const workstreams = [
         <div><dt>OVERALL</dt><dd>专题平均 {average}%</dd></div>
         <div><dt>READABLE</dt><dd>{published} 个首版可读专题</dd></div>
         <div><dt>ACTIVE</dt><dd>{researching} 个研究/写作中</dd></div>
-        <div><dt>UPDATED</dt><dd>2026-07-30 01:50 CST</dd></div>
+        <div><dt>UPDATED</dt><dd>2026-07-30 04:00 CST</dd></div>
         <div><dt>MODE</dt><dd>持续迭代，不锁死版本</dd></div>
       </dl>
     </div>
@@ -97,12 +97,12 @@ const workstreams = [
       <article><span>✓</span><h3>K3 报告已结构化拆解</h3><p>47 页报告目录、151 条参考来源和架构/后训练/系统主线已经提取。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>17 专题知识图</h3><p>从语言模型基础到评测安全，包含先修依赖和三条贯穿案例。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>编辑式网站系统</h3><p>响应式导航、章节模板、侧栏、进度、论文链和证据提示组件。</p></article>
-      <article><span>✓</span><h3>八十七个原创交互视图</h3><p>K3 三轴图、八联报告实验与四联开放工件实验，DeepSeek 四联公式实验、十三联 Base 工件实验、Chat 行为、completion/full-depth 与 multi-seed sampling 三轮实验，以及语言模型前史、Transformer、表示深度、长上下文、MoE、推理、Agent、多模态、训练系统、推理服务、Scaling、数据工程、数值、Alignment 与评测安全专题。</p></article>
+      <article><span>✓</span><h3>八十八个原创交互视图</h3><p>K3 三轴图、八联报告实验与四联开放工件实验，DeepSeek 四联公式实验、十三联 Base 工件实验、Chat 行为、completion/full-depth、multi-seed 与 cross-source sampling 四轮实验，以及语言模型前史、Transformer、表示深度、长上下文、MoE、推理、Agent、多模态、训练系统、推理服务、Scaling、数据工程、数值、Alignment 与评测安全专题。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>十七篇首版长文</h3><p>K3、语言模型前史、Transformer、表示/位置/残差、DeepSeek、Scaling、数据工程、长上下文、MoE、后训练、推理、Agent、原生多模态、训练系统、推理服务、数值优化与评测安全专题。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>语言模型前史深度专题</h3><p>八张独立问题账、33 个正式节点、20 段长文与概率—向量—记忆—对齐四联实验。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>Transformer 深度专题</h3><p>十张独立问题账、40 个正式节点、21 段正文与 QKV—Mask—多头位置—Block 成本四联实验。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>表示、位置与残差高速公路深度专题</h3><p>二十张问题账、66 个一手节点、DeepSeek/Kimi 双谱系，以及 Token—位置—Norm—Residual/FFN 四联实验。</p></article>
-      <article><span>✓</span><h3>DeepSeek 六轮真实权重里程碑</h3><p>在 512-token greedy 与 29-stage / 26-gate 全深度 trace 之后，预注册 8 个 SHA-256 seed，生成 256 条 official nucleus samples：251 条 natural EOS、242 个 unique trajectory hashes；GSM8K 62 / 64 strict exact、HumanEval 63 / 64 tests pass，新进程 R0/R1 的八项合同字段 64 / 64 exact。</p></article>
+      <article><span>✓</span><h3>DeepSeek 七轮真实权重里程碑</h3><p>继单题多 seed 之后，保持 256 条预算并把覆盖扩大到 16 条预先冻结的 source：250 条 natural EOS、247 个 unique trajectories；Math 四题为 14/16、16/16、8/16、9/16，Code 四题为 16/16、8/16、12/16、16/16。source-blocked 方向揭示 English 均值与多数题相反，新进程 R0 八项合同字段 64 / 64 exact。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>Kimi K3 技术报告二轮深读</h3><p>三十二张问题账、Figure 1–16 / Table 1–5 审计、100 节点阅读链，以及 Delta—Decay—AttnRes—LatentMoE—SiTU—QB—MOPD—Cache 八联实验。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>Kimi K3 三轮开放工件里程碑</h3><p>固定官方 revisions，审计 96 个 shards、497,220 个 tensor entries 与真实 KDA / MLA / MoE / MoonViT shapes；四联实验分开显示层型、tensor anatomy、参数范围和复现边界。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>FlashKDA RTX 5090 执行闸门</h3><p>隔离 CUDA 13.0 / glibc 2.39 编译 sm_120a wheel；6/6 官方参考逐元素相等，并完成 fixed / varlen、三种 state mode 的 1,800 个 CUDA Event samples。</p></article>
@@ -134,7 +134,7 @@ const workstreams = [
     <div class="queue-table">
       <div class="head"><b>优先级</b><b>专题</b><b>本轮交付</b><b>完成闸门</b></div>
       <div><span>P0</span><strong>K3 三轮</strong><p>开放权重 traces → FlashKDA / AttnRes / MoE 真实行为 → Figure 1–16 数值重绘与独立复现</p><em>运行证据 + 逐图复现</em></div>
-      <div><span>P0</span><strong>DeepSeek 六轮后续</strong><p>扩大任务与语言 source 的 sampling 覆盖 → 干预式 mediation → SM90 FlashMLA / FP8 / pipeline traces → R1-like RL 小模型复现</p><em>运行证据 + 独立复现</em></div>
+      <div><span>P0</span><strong>DeepSeek 七轮后续</strong><p>扩大到 task-level bootstrap → per-row RNG 对照 → 干预式 mediation → SM90 FlashMLA / FP8 / pipeline traces → R1-like RL 小模型复现</p><em>运行证据 + 独立复现</em></div>
       <div><span>P0</span><strong>Transformer 二轮</strong><p>多头电路逐图 → Pre/Post-LN 真实 traces → Flash/KV 配置与 kernel 对照</p><em>逐图笔记 + 实测边界</em></div>
       <div><span>P0</span><strong>表示、位置与残差二轮</strong><p>真实 hidden-state / norm traces → 长上下文位置外推 → mHC / AttnRes 深层稳定性消融</p><em>可复现实验 + 逐图笔记</em></div>
       <div><span>P0</span><strong>语言模型前史二轮</strong><p>Kneser–Ney / LSTM / Bahdanau 逐图 → 真实小语料复现 → tokenizer 公平性</p><em>可复现实验 + 逐图笔记</em></div>
@@ -233,6 +233,10 @@ const workstreams = [
       <div><time>2026-07-29</time><b>停止、终点、可评测与正确分四张账</b><p>自然 EOS 不等于答对；fallback 不冒充 strict completion；HumanEval tests pass 不冒充代码安全。</p></div>
       <div><time>2026-07-29</time><b>全深度比较只保留 exact interior tokens</b><p>1,537 个 content tokens / condition 在八格中 ID exact；56 个跨字符边界 token 排除，不拿不同 token 比隐藏状态。</p></div>
       <div><time>2026-07-29</time><b>表示与路由分叉不是中介因果</b><p>29-stage hidden 与 26-gate route 曲线描述传播；没有干预式 mediation 前不解释输出或能力因果。</p></div>
+      <div><time>2026-07-30</time><b>seed 是题内重复，不是任务覆盖</b><p>Round 07 用 16 sources × 4 seeds × 4 cells 保持 256 条预算；所有方向先在 source 内计算，再数四题方向，不把 seed 当独立 benchmark 题。</p></div>
+      <div><time>2026-07-30</time><b>任务总数必须展开为逐题矩阵</b><p>Math 与 Code 的四题都从 8/16 跨到 16/16；跨不同 GSM8K gold 的 final-answer frequency 禁止聚合。</p></div>
+      <div><time>2026-07-30</time><b>均值与 source 方向同时展示</b><p>English 句点 contrast 均值 −8.5，但 3/4 source 为正；Code 两道题 +1/−1 interaction 在域均值 0 中抵消。</p></div>
+      <div><time>2026-07-30</time><b>跨题 sampling 仍要求精确复跑</b><p>R0/R1 63/64 同格分叉；新进程 R0 的 seed、prompt、token、text、stop 与 CPU/CUDA RNG pre-state 八字段 64/64 exact。</p></div>
     </div>
   </section>