doc: prefer ModelScope for Whisper encoder weights (closes #4)

W1 todo 里 audio.py 的 WhisperEncoder 之前写的是从 HF mirror 拉权重，
国内拉 HF（哪怕走 hf-mirror）经常被卡。改成首选 ModelScope（例如
iic/Whisper-large-v3 / iic/Whisper-small），HF mirror 留作 fallback。
infra 决定那条也顺手把 mirror 列表对齐到 pip / 模型权重 / HF 数据集
三条线，写清楚 modelscope 是模型权重首选。

doc/todo.md

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 参考 research §1.2 模块图。
 
-- [ ] `nanochat/audio.py`：WhisperEncoder wrapper（冻结，从 HF mirror 拉权重）+ Projector（MLP，输出维度对齐 nanochat `model_dim`）
+- [ ] `nanochat/audio.py`：WhisperEncoder wrapper（冻结，权重优先走 ModelScope，例如 `iic/Whisper-large-v3` / `iic/Whisper-small`；HF mirror 留作 fallback）+ Projector（MLP，输出维度对齐 nanochat `model_dim`）
 - [ ] `nanochat/gpt.py` `GPT.forward()` 加可选 `audio_features` 参数，作为 soft tokens prepend 到 text embedding 前面
 - [ ] mini dataset：1–10 段 5s wav + 字幕，落 `data/audio_smoke/`（git 内不存音频，仅清单 + 下载脚本）
 - [ ] `scripts/audio_align_smoke.py`：50 步、d6 nanochat base、loss 下降即过
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 - **backbone**：nanochat 自训 d12 → d20 → d26（不借现成 gemma/qwen，保持 hackable 灵魂）
 - **顺序**：audio 先，vision 排 W7+，多模态输出（TTS/imagegen）不做
-- **infra**：训练 + smoke CI 都跑在 ailab（5090, 32G），CN mirror 走 sjtu/aliyun/hf-mirror
+- **infra**：训练 + smoke CI 都跑在 ailab（5090, 32G）；CN mirror 走 sjtu/aliyun（pip）、modelscope（模型权重，首选）、hf-mirror（HF 数据集 / 权重 fallback）
 - **monorepo fork pattern**：上游 nanochat 的代码就是我们的代码，omni 改动直接进 `nanochat/` 包
 
 ## 暂搁 / 待定