手写 RoPE，并通过位置插值支持超过训练长度的上下文。

题目：用 numpy 实现 RoPE 的旋转变换。然后加一个要求：模型训练长度 2048，现在要推理 8192，用位置插值做外推，把实现补上，并说清楚两种做法的差别。

推理时 q 和 k 用了不同的 scale，attention score 会怎么样？