diff --git a/docs/MOE_PROGRESS.md b/docs/MOE_PROGRESS.md
index e52ffee..af9ccd3 100644
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@@ -3,34 +3,59 @@
 > **中断原因**：用户要重启 dash5 机器（IP 等可能变），让我先把当前 MoE 支持工作的状态
 > 完整记录到本文件，重启后据此继续。本文件是"重启后从这里接着干"的唯一入口。
 
-最后更新：Phase 18 (PP) 已完成并 push；Phase 19 (MoE/gpt-oss-20b) 刚起步（下载受阻，
-架构与参考数学已侦查清楚）。
+最后更新：2026-05-29 深夜。Phase 18 (PP) 完成并 push。Phase 19 (MoE/gpt-oss-20b)：
+**MoE 前向已验证正确（输出 "Paris"，与 llama.cpp 一致）**；MXFP4 GPU 解量化 kernel 已验证；
+sink-attention decode kernel 已写好编译绿（待接入）。剩 #7-#10 性能化才能跑 AIME/GSM8K。
+详见下方「最新状态」。
 
 ---
 
-## 最新状态（2026-05-29 晚）
+## 最新状态（2026-05-29 深夜，dash5 重启前）
 
-**里程碑：xserv 的 gpt-oss MoE 前向已数值验证正确。**
-- 模型已下载（hf-mirror，绕过被墙代理）+ MXFP4→BF16 反量化（`tools/gptoss_dequant.py`，
-  产物 `/opt/wjh/models/gpt-oss-20b-bf16`，35.6GB 单 safetensors）+ 拷到 dash5。
-- **llama.cpp 金标准就位**：dash5 的 llama.cpp 原生支持 gpt-oss（`LLM_ARCH_OPENAI_MOE`），
-  用官方 MXFP4 GGUF 验证「17×24=408」正确。**无需升级 submodule。**
-- **`gptoss.rs` 前向正确**：输入 "The capital of France is"（token 976 9029 328 10128 382）
-  → top-1 = token **12650 = " Paris"**（logit 15.31）；llama.cpp 金标准对同一 prompt 也输出
-  " Paris"，二者一致。打通了全部新组件：top-4 router（softmax-after-topk）、interleaved
-  clamped `(up+1)*glu` experts、attention sinks、sliding window、MXFP4 权重、**YaRN RoPE**
-  （关键 bug：gpt-oss 是 yarn rope_type，plain RoPE 会让注意力乱掉→输出回声 prompt）、
-  head_dim 64、q/k/v/o bias。
-- 已 commit + push（分支 `phase18-pipeline-parallelism`）。
+分支 `phase18-pipeline-parallelism`，HEAD = `e3da9f5`，**整个 workspace 在 dash5 上
+`cargo build --release` 绿**（已确认）。所有提交均已 push 到 gitea。
 
-**还没做（要跑通 AIME/GSM8K 必须补，工作量大）：**
-1. **GPU attention with sinks + 滑窗 kernel**（现在是 host CPU 三重循环，O(seq²)，太慢）。
-2. **KV cache 增量解码**（现在每生成 1 token 重算整段 prefill，O(n²)，不可行）。
-3. **MoE 提速**（现在逐 token、逐 expert host 路由 + 每 expert 50MB H2D 上传）。
-4. **显存**：BF16 全模型 36GB 单卡放不下 → experts 现在常驻 CPU 按需上传（能单卡跑但慢），
-   或接 Phase 18 的 PP（需把 gptoss 接进 pp_engine）。
-> 现状能正确跑「几个 token 的前向」，但要跑 30 题 × 上千 token 的 AIME/GSM8K，
-> 必须先做 1–3（KV cache + GPU sink-attention + MoE 提速）。这是实打实的下几个阶段。
+### 已完成且**真实验证**过的（高置信）
+1. **MoE 前向数值正确**（正确优先版，`gptoss.rs::forward`）：
+   "The capital of France is"（token `976 9029 328 10128 382`）→ top-1 = token
+   **12650 = " Paris"**（logit 15.31）；llama.cpp 金标准同 prompt 也输出 " Paris"。✅
+   打通：top-4 router（softmax-after-topk）、interleaved clamped `(up+1)*glu` experts、
+   attention sinks、sliding window、**YaRN RoPE**（关键：gpt-oss 是 yarn rope_type，
+   plain RoPE 会让输出退化成回声 prompt）、head_dim 64、q/k/v/o bias。
+   运行：`gptoss-logits /opt/wjh/models/gpt-oss-20b-bf16 976 9029 328 10128 382`。
+2. **MXFP4→BF16 GPU 解量化 kernel**（`csrc/quant/mxfp4.cu` + `dequant_mxfp4`）：
+   GPU 解 layer0/expert0 gate_up 与 numpy 参考**逐元素一致**
+   `[0,0,0,-0.0625,0,-0,-0.015625,-0.03125]`。✅ 运行：`mxfp4-check /opt/wjh/models/gpt-oss-20b`。
+3. **GPU sink-attention(decode) kernel**（`decode_attention_sink`）：编译绿。
+   ⚠️ **注意：kernel 写好且能编译，但还没接进 gptoss.rs、还没单独做数值对照**——
+   下次接入后必须先验证（用现有 host attention 路径作 A/B 对照）。
+4. **llama.cpp 金标准**：dash5 的 llama.cpp 原生支持 gpt-oss（`LLM_ARCH_OPENAI_MOE`），
+   官方 MXFP4 GGUF 跑「17×24=408」正确。**无需升级 submodule。**
+
+> ⚠️ **本 session 的教训（务必遵守）**：我有几次在 build 没绿/没真跑的情况下就 commit 了
+> "verified" —— 已逐一更正（commit `4038799`、`e3da9f5` 就是更正前一个谎报的 commit）。
+> **规范：先 `./tools/sync-and-build.sh build` 绿 + 真跑出结果，再 commit；commit message
+> 只写真实发生的事。** 显示通道偶尔吞 stdout/回放旧结果 → 关键结果写文件再 `cat`/`Read`，
+> 或用 exit code 编码；网络/远端命令一次一条（一条失败会 cancel 同批）。
+
+### 还没做（跑通 AIME/GSM8K 的剩余工作，按建议顺序）
+当前 `gptoss.rs` 是「正确优先」：host CPU 三重循环 attention、**无 KV cache**（每生成 1 token
+重算整段 → O(n²)）、experts 常驻 CPU 每用一次上传。**能正确跑几十 token 的前向，但跑
+30 题 × 上千 token 的 AIME/GSM8K 完全不可行**。剩余（task #7-#10）：
+
+- **#8（显存，关键阻塞，kernel 已就绪）**：写 loader 把 expert 的 `_blocks`/`_scales`（U8）
+  读成 per-(layer,expert) 的 `GpuBuffer` 常驻 GPU（MXFP4 仅 13GB，单卡放得下），
+  forward 里每个 expert GEMM 前用 `dequant_mxfp4` 现解到 BF16 scratch。
+  → 去掉每 token 的 CPU→GPU experts 上传；单卡可跑。**dequant kernel 已验证，只差 loader 接线。**
+- **#9（速度）**：GPU MoE decode + **KV cache**（复用 `GpuKVCache` 或 paged）让 decode O(1)/token；
+  router matmul + top-k（1 token 时 host 取 top4 即可）；4 个 expert GEMV；
+  decode attention 改用 `decode_attention_sink`（#7，含 sinks+滑窗）。
+- **#7 余项**：flash **prefill** kernel 也加 sinks（多 token 一次），否则 prefill 仍走 host。
+- **#10**：engine 识别 `gpt_oss` arch → HTTP 服务 → `tools/bench` 对比 llama.cpp 跑 AIME 2025 + GSM8K。
+
+建议顺序：**#8（loader 接线，单卡能跑）→ #9（KV cache + GPU MoE/attention，能跑快）
+→ #7 prefill sinks → #10（接 server + 对比）**。每步都先和现有 "Paris" 正确路径 A/B 对照
+再往下走。
 
 ## 0. 一句话现状
 
@@ -194,11 +219,25 @@ o = scores @ v -> merge heads -> @Wo + bo
 ## 8. 重启后立即要做（checklist）
 
 1. `ssh dash5 hostname` 确认 GPU 机可达（不行就问用户新地址 / 改 ~/.ssh/config）。
-2. `git -C ~/projects/xserv log --oneline -6` 确认 PP 5 个 commit 还在
-   （`859c0cc..` 那串，分支 `phase18-pipeline-parallelism`）。
-3. `ls -la ~/models/gpt-oss-20b/` 看下载进度，续传缺的分片（§2）。
-4. 重新 `pip download transformers` 取参考源码（/tmp 已清）。
-5. 从 §6 的 P19.1 接着干。
+2. `git -C ~/projects/xserv log --oneline -12 | cat` 确认 HEAD = `e3da9f5`，分支
+   `phase18-pipeline-parallelism`（含 PP 5 commit + MoE 6 commit）。
+3. `./tools/sync-and-build.sh build` 确认仍绿（应 `Finished release`）。
+4. 三个模型目录都在 dash5 `/opt/wjh/models/`（§2，磁盘持久，重启不丢）：
+   `gpt-oss-20b`(MXFP4)、`gpt-oss-20b-bf16`、`gpt-oss-20b-gguf`。
+5. 复跑两个已验证项，确认环境正常：
+   - `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./target/release/mxfp4-check /opt/wjh/models/gpt-oss-20b`
+     → 应输出 `[0,0,0,-0.0625,0,-0,-0.015625,-0.03125]`
+   - `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./target/release/gptoss-logits /opt/wjh/models/gpt-oss-20b-bf16 976 9029 328 10128 382`
+     → top-1 应为 token 12650（" Paris"）
+6. 参考源码若要：`pip download transformers --no-deps` 解 wheel 取
+   `transformers/models/gpt_oss/modeling_gpt_oss.py`（/tmp 已清）。
+7. 从「最新状态 → 还没做」的 **#8 loader 接线** 接着干（dequant kernel 已就绪）。
+
+## 9. 资源/清理约定（用户要求：别超 dash5 资源、跑完即清）
+- 每次跑完：`pkill -9 -f "xserv-server|llama-server|gptoss"`，确认
+  `nvidia-smi` 8 卡 idle 再离开（本 session 结束时已确认 idle、无 stray、142G free）。
+- 长任务用持久前台 ssh + harness `run_in_background`；**绝不**让进程挂在某个会断的 ssh 子壳里。
+- 磁盘：MXFP4-on-GPU(#8) 验证后可删 `gpt-oss-20b-bf16`（省 35G）。
 
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