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@@ -22,6 +22,7 @@ const workstreams = [
   { label: "稀疏计算与 MoE", value: 74, next: "补充真实集群 traces 与专家特化案例" },
   { label: "长上下文专题", value: 72, next: "加入更多论文逐图笔记与真实模型配置对比" },
   { label: "大规模训练系统", value: 71, next: "补真实集群 traces、故障案例与精确 topology 配置" },
+  { label: "推理服务与低成本部署", value: 78, next: "补真实 GPU kernel / workload traces、功耗与跨框架复现" },
   { label: "数值精度、优化器与稳定性", value: 75, next: "加入真实 kernel 吞吐、长程训练 traces 与逐图论文精读" },
   { label: "引用与事实检查", value: 57, next: "自动化外链复查与来源等级扩展" },
   { label: "开源与部署", value: 100, next: "每轮保留不可变镜像、提交与回滚点" },
@@ -47,7 +48,7 @@ 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>2026-07-29 07:46 CST</dd></div>
+        <div><dt>UPDATED</dt><dd>2026-07-29 08:34 CST</dd></div>
         <div><dt>MODE</dt><dd>持续迭代，不锁死版本</dd></div>
       </dl>
     </div>
@@ -57,7 +58,7 @@ const workstreams = [
     <div class="section-heading">
       <div>
         <p class="eyebrow"><span>01</span> WORKSTREAMS</p>
-        <h2>十八条工作流同时推进，但不混淆“有页面”和“已核验”</h2>
+        <h2>十九条工作流同时推进，但不混淆“有页面”和“已核验”</h2>
       </div>
       <p class="section-lead">
         内容首版优先打通全局脉络；随后每轮迭代选择一个专题推进到论文/工程层，并做独立事实复核。
@@ -94,8 +95,8 @@ 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>16 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>四十三个原创交互视图</h3><p>K3、语言模型前史、Transformer、DeepSeek、长上下文、MoE、推理、Agent、多模态，以及训练系统、Scaling、数据工程、数值和 Alignment 专题。</p></article>
-      <article><span>✓</span><h3>十四篇首版长文</h3><p>K3、语言模型前史、Transformer、DeepSeek、Scaling、数据工程、长上下文、MoE、后训练、推理、Agent、原生多模态、训练系统与数值优化专题。</p></article>
+      <article><span>✓</span><h3>四十七个原创交互视图</h3><p>K3、语言模型前史、Transformer、DeepSeek、长上下文、MoE、推理、Agent、多模态，以及训练系统、推理服务、Scaling、数据工程、数值和 Alignment 专题。</p></article>
+      <article><span>✓</span><h3>十五篇首版长文</h3><p>K3、语言模型前史、Transformer、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、推理服务与数值优化专题。</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>Scaling Laws 深度专题</h3><p>九张账、29 个一手节点、DeepSeek/Kimi 双谱系与曲面—部署—复用—涌现四联实验。</p></article>
@@ -108,7 +109,8 @@ const workstreams = [
       <article><span>✓</span><h3>指令微调与人类偏好深度专题</h3><p>十二张账、44 个一手节点、DeepSeek/Kimi 后训练双谱系，以及 SFT—RM—PPO/DPO—配方四联实验。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>工具使用与长程 Agent 深度专题</h3><p>十四张账、52 个一手节点、DeepSeek/Kimi Agent 双谱系，以及循环—工具契约—可靠性—长程 RL 四联实验。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>原生多模态深度专题</h3><p>十六张账、55 个一手节点、DeepSeek 三分支、Kimi 三代 MoonViT，以及 Token—连接器—光学压缩—视觉闭环四联实验。</p></article>
-      <article><span>✓</span><h3>355 篇关键论文索引</h3><p>新增 ResNet、ALIGN、NaViT、DeepSeek-VL2、Janus、DeepSeek-OCR、Vision-R1 等 41 个多模态节点。</p></article>
+      <article><span>✓</span><h3>推理服务与低成本部署深度专题</h3><p>十八本账、62 个一手节点、DeepSeek V2→V4 与 Mooncake→K3 双谱系，以及显存—阶段—推测—集群四联实验。</p></article>
+      <article><span>✓</span><h3>400 篇关键论文索引</h3><p>新增 vLLM、SGLang、DistServe、Sarathi、FlashInfer、EAGLE-3、DeepGEMM、FlashMLA 等 45 个推理服务节点。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>公开仓库与自托管发布</h3><p>源码公开到 git.k1412.top，网站由不可变镜像、Compose Manager 与 HTTPS 交付。</p></article>
     </div>
   </section>
@@ -135,6 +137,7 @@ const workstreams = [
       <div><span>P1</span><strong>Alignment 二轮深化</strong><p>真实偏好分歧 → RM 长度偏置 → PPO/DPO 小模型复现</p><em>数据案例 + 可复现实验</em></div>
       <div><span>P1</span><strong>Agent 二轮深化</strong><p>真实环境 traces → cross-harness ablation → Agent RL 曲线与提示注入案例</p><em>运行证据 + 安全案例库</em></div>
       <div><span>P1</span><strong>原生多模态二轮</strong><p>真实视觉 Token traces → 跨分辨率 / connector 消融 → OCR 与视觉 Agent 安全失败案例</p><em>运行证据 + 逐图笔记</em></div>
+      <div><span>P1</span><strong>推理服务二轮</strong><p>真实 GPU kernel / workload traces → 功耗与成本 → 跨 vLLM / SGLang / TensorRT-LLM 复现</p><em>可复现实测 + 成本账</em></div>
     </div>
   </section>
 
@@ -189,6 +192,8 @@ const workstreams = [
       <div><time>2026-07-29</time><b>原生多模态按五层管道与十六张账组织</b><p>像素、视觉塔、压缩 / connector、主干与输出 / 工具闭环分开定位；“原生”再拆成数据、目标、优化、输入输出与 Agent 五维。</p></div>
       <div><time>2026-07-29</time><b>DeepSeek 多模态永久保留三分支</b><p>VL/VL2 的理解、Janus 的统一生成、OCR 的光学压缩不画成错误的单向代际谱系。</p></div>
       <div><time>2026-07-29</time><b>光学压缩实验分开报告值、教学插值与证据外区域</b><p>DeepSeek-OCR 的 &lt;10× / 20× 锚点标成作者报告；中间只做显式教学插值，超过范围不外推。</p></div>
+      <div><time>2026-07-29</time><b>推理服务按十八本账组织</b><p>权重、增长状态、分配、阶段、batch、cache、kernel、推测、网络、路由、故障与经济性不再压成单一 tokens/s。</p></div>
+      <div><time>2026-07-29</time><b>DeepSeek 与 Kimi 服务谱系按状态对象重建</b><p>MLA→V4 异构状态与 Mooncake→KDA→K3 混合缓存分开说明；作者报告、精确公式和教学估算使用不同标签。</p></div>
     </div>
   </section>