神经切向核（NTK）研究综述：修正误差上限与缩放问题；提出截断埃尔米特函数近似NNGP和NTK，在CIFAR-10上加速106倍；RNTK性能更优；NTK性质取决于深度宽度比，分有序、混沌和混沌边缘三阶段；给出NTK矩阵最小特征值紧界；NTK可解释大语言模型组件；无限宽度下NTK训练中恒定；有限宽度NTK动态可用微分方程组描述；建立浅层NTK逼近率；实证发现NTK特征向量随优化向目标函数演化。