探索宇宙運作的新維度。致力於透過前沿的大型語言模型 (LLMs) 與先進算力，重新建構與驗證理論物理模型。
我們專注於相對生成時空 (RGST) 的獨立研究與開發。這是一個旨在解釋複雜宇宙動力學的新型理論框架，挑戰並擴展傳統物理學的邊界。
為了確保理論的嚴謹性，RGST 模型已採用 SPARC (Spitzer Photometry and Accurate Rotation Curves) 星系自轉曲線資料集進行基準測試，透過實際的天文觀測數據來驗證理論的準確度。
我們堅信科學研究應具備透明度與可重現性。RGST 相關的研究文獻、數據與模擬成果均已公開發表於 Zenodo 平台，供全球學術社群檢視與交流。
作為現代的物理學研究機構，我們深度依賴人工智慧來加速研究進程。在申請 Claude for Startups 的路線圖中，我們計畫將 Claude 整合至以下研究工作流：
利用 Claude 優異的長文本與邏輯推理能力，協助分析龐大的天文學文獻、交叉比對 SPARC 數據特徵，並輔助推導複雜的時空張量方程式。
研究環境結合了去中心化與高效能運算基礎設施（如 Chainstack），確保在處理海量星系自轉數據時，擁有穩定且可擴展的運算環境。
Founder & Lead Researcher: 吳聖科 (Sheng-Ke Wu)
身為獨立物理學研究者，我致力於運用最新的 AI 科技來突破理論物理的瓶頸。
Contact: founder@rgst.in