site: surface K3 round six on homepage

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@@ -128,20 +128,20 @@ const paths = [
     <div class="release-grid">
       <a class="release-card k3-release" href="/k3/">
         <div>
-          <p class="eyebrow"><span>NEW / K3 ROUND 04</span> ATTENTION RESIDUALS · PREREGISTERED PROBE</p>
-          <h2>真实 K3 权重仍有冲突：先把一个可证伪的深度路由问题完整做完</h2>
+          <p class="eyebrow"><span>NEW / K3 ROUND 06</span> SPIKE TRAJECTORY · SAME-FORWARD BACKWARD PATH</p>
+          <h2>尖峰不是出生时就有：它在训练中形成，并对 value 路径敏感</h2>
           <p>
-            不裁剪 <code>A_log [128]</code> 冒充 96-head K3 forward；冻结相同主干、初始化、数据窗口和预算，
-            从零训练 Baseline / Full / Block 共 9 个 2,000-step 格。两种 AttnRes 的三 seed BPC
-            配对方向都为负，但梯度均匀性指标没有复现论文叙述；支持与反证在同一实验室展示。
+            严格复用 Round 05 的 depth-32 Block 正式格，追踪六个训练时点、六个张量位置与四种
+            reduction。layer 21–25 的尖峰在 step 500 后形成；全局 uniform value-backward
+            让 contrast 平均下降 70.2%，但只判为反向路径敏感性，不冒充因果贡献或训练变体。
           </p>
         </div>
         <dl>
-          <div><dt>REPORT</dt><dd>16 Figures · 5 Tables</dd></div>
-          <div><dt>GRID</dt><dd>3 structures × 3 seeds</dd></div>
-          <div><dt>REPLAY</dt><dd>2,000 steps · 8/8 exact</dd></div>
+          <div><dt>FORMAL</dt><dd>3 seeds × 8,000 steps</dd></div>
+          <div><dt>ROBUST</dt><dd>4 reductions · 12/12</dd></div>
+          <div><dt>REPLAY</dt><dd>16 frozen groups exact</dd></div>
         </dl>
-        <span class="release-arrow" aria-hidden="true">进入训练曲线、深度权重与梯度反证 →</span>
+        <span class="release-arrow" aria-hidden="true">进入训练轨迹、六位置谱与反向路径干预 →</span>
       </a>
       <a class="release-card deepseek-release" href="/deepseek/">
         <div>