英文：NTK-Aware Scaling 分类：architecture
基于神经正切核（NTK）理论改进 RoPE 位置缩放的方法：只调整高频分量的频率，保留低频不变，避免位置插值的"高频信息丢失"，长上下文外推效果更好。
原理：RoPE 频率按 NTK 建议的基数缩放（高频衰减、低频保持），使模型对局部位置（高频，相邻 Token 关系）保持敏感，全局位置（低频）自然外推；常与 YaRN（注意力温度+动态缩放）结合。
用于大模型超长上下文扩展（如 8K→64K/128K 的社区方案）、无需训练的即插即用外推与长文档应用；是 RoPE 模型上下文扩展的主流技术。