feat: publish scaling laws chapter

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@@ -7,16 +7,17 @@ const published = chapters.filter((chapter) => chapter.status === "published").l
 const researching = chapters.filter((chapter) => ["researching", "drafting"].includes(chapter.status)).length;
 
 const workstreams = [
-  { label: "研究框架与规范", value: 82, next: "给推理专题补逐篇图表/实验精读层级" },
+  { label: "研究框架与规范", value: 83, next: "给 Scaling 与推理专题补逐篇图表/实验精读层级" },
   { label: "网站设计系统", value: 89, next: "打印样式与更多通用可视化组件" },
-  { label: "Kimi K3 深读", value: 64, next: "扩写 scaling / pre-training / infra 逐图笔记" },
+  { label: "Kimi K3 深读", value: 66, next: "扩写 pre-training / infra 逐图笔记" },
   { label: "Transformer 基础", value: 52, next: "加入矩阵形状动画与手算练习" },
+  { 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: "DeepSeek 专题", value: 71, next: "补 R1 / DAPO 的逐图训练轨迹与复现对照" },
   { 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: "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: "引用与事实检查", value: 54, next: "自动化外链复查与来源等级扩展" },
+  { 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" },
 ];
 ---
@@ -40,7 +41,7 @@ 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 01:19 CST</dd></div>
+        <div><dt>UPDATED</dt><dd>2026-07-29 02:08 CST</dd></div>
         <div><dt>MODE</dt><dd>持续迭代，不锁死版本</dd></div>
       </dl>
     </div>
@@ -50,7 +51,7 @@ const workstreams = [
     <div class="section-heading">
       <div>
         <p class="eyebrow"><span>01</span> WORKSTREAMS</p>
-        <h2>十一条工作流同时推进，但不混淆“有页面”和“已核验”</h2>
+        <h2>十二条工作流同时推进，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。
@@ -87,13 +88,14 @@ 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>十二个原创交互视图</h3><p>K3、注意力、DeepSeek、长上下文、MoE、推理三页签，以及训练系统四页签实验。</p></article>
-      <article><span>✓</span><h3>七篇首版长文</h3><p>K3 导读、Transformer 基础、DeepSeek 谱系、长上下文、MoE、推理与训练系统专题。</p></article>
+      <article><span>✓</span><h3>十六个原创交互视图</h3><p>K3、注意力、DeepSeek、长上下文、MoE、推理三页签，以及训练系统与 Scaling 各四页签实验。</p></article>
+      <article><span>✓</span><h3>八篇首版长文</h3><p>K3 导读、Transformer 基础、DeepSeek 谱系、Scaling、长上下文、MoE、推理与训练系统专题。</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>
       <article><span>✓</span><h3>长上下文深度专题</h3><p>五张成本账、26 篇一手论文、10+ 机制图与 8 策略交互实验室。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>MoE 深度专题</h3><p>六张账、19 篇一手论文、DeepSeek/K3 主线与路由—容量—通信交互实验室。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>推理深度专题</h3><p>八张账、30 篇一手论文链、DeepSeek/Kimi 双主线与三页签互动实验室。</p></article>
       <article><span>✓</span><h3>训练系统深度专题</h3><p>九张账、37 个一手节点、DeepSeek/Kimi 双谱系与显存—网格—气泡—通信实验室。</p></article>
-      <article><span>✓</span><h3>166 篇关键论文索引</h3><p>覆盖 12 个专题，支持全文搜索、标签筛选与 Kimi/DeepSeek 聚光主线。</p></article>
+      <article><span>✓</span><h3>182 篇关键论文索引</h3><p>覆盖 12 个专题，支持全文搜索、标签筛选与 Kimi/DeepSeek 聚光主线。</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>
@@ -108,7 +110,8 @@ const workstreams = [
     </div>
     <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>大规模训练系统二轮</strong><p>真实集群 traces → 故障恢复 → 精确 topology / kernel 配置</p><em>案例库 + 实测边界</em></div>
+      <div><span>P0</span><strong>Scaling Laws 二轮</strong><p>真实拟合复现 → 置信区间 → 更多模型族与下游任务外推</p><em>可复现实验 + 逐图笔记</em></div>
+      <div><span>P1</span><strong>大规模训练系统二轮</strong><p>真实集群 traces → 故障恢复 → 精确 topology / kernel 配置</p><em>案例库 + 实测边界</em></div>
       <div><span>P1</span><strong>长上下文二轮深化</strong><p>真实模型配置 → 内核细节 → 长上下文评测与失败案例</p><em>配置比较器 + 逐图论文笔记</em></div>
       <div><span>P1</span><strong>MoE 二轮深化</strong><p>真实负载 traces → 专家特化可解释性 → 共享专家语义</p><em>案例库 + 集群证据</em></div>
       <div><span>P1</span><strong>推理二轮深化</strong><p>真实 pass@k 曲线 → PRM 失败案例 → 逐篇图表精读</p><em>案例库 + 真实 traces</em></div>
@@ -153,6 +156,7 @@ const workstreams = [
       <div><time>2026-07-28</time><b>自托管交付</b><p>源码公开到 git.k1412.top，网站部署到 k1412 私有基础设施。</p></div>
       <div><time>2026-07-29</time><b>推理按八张账组织</b><p>把答案、覆盖、选择、过程、预算、优化、分布与系统证据分开核算。</p></div>
       <div><time>2026-07-29</time><b>训练系统按九张账组织</b><p>把模型状态、激活、并行、气泡、通信、专家、上下文、数值与可靠性分开核算。</p></div>
+      <div><time>2026-07-29</time><b>Scaling Laws 按九张账组织</b><p>把观测量、模型、数据、算术、配比、配方、外推、经济目标与能力阶段分开核算。</p></div>
     </div>
   </section>