Allen Institute for AI（Ai2）が2月2日にTheorizerを発表した。これは科学論文から自動的に理論を合成するマルチLLMフレームワークであり、2026年の「エージェントワークフロー」と「推論ファースト」モデルの流れを代表する重要な進歩となった。
Theorizerは、ユーザーの質問（「Xについての理論を作って」）を受け取り、関連する科学文献を読み込み、その研究全体でどのようなパターンが成り立つか、どこに適用されるかについての構造化された主張を生成するマルチLLMフレームワークである。
Theorizerが出力する各理論は、⟨LAW, SCOPE, EVIDENCE⟩（法則、範囲、証拠）のタプルセットとして構造化される。「法則」は質的または量的な記述であり、Theorizerが成り立つと考える規則性を表す。質的法則は方向性のある関係（「XがYを増加させる」「AがBを引き起こす」）を表現し、量的法則は明示的な数値境界を指定する。「範囲」は法則が成り立つべき場所を示し、ドメイン制約、境界条件、既知の例外を含む。
このツールの意義は、科学者が新しい分野に数ヶ月ではなく数分で orientedできるようになることにある。これまで頑固に手作業のままだった科学の一部、すなわち散在する発見から理論を構築する作業を自動化する一歩となる。
2026年は「エージェントワークフロー」と「推論ファースト」モデルに焦点を当てた年であり、理論的研究と本番グレードのアプリケーションの間のつながりがこれまでのどの年よりも短くなっている。GPT-5.2とその派生版を含む推論ファーストモデルが主導的な技術として登場した。
Ai2はまた、初の完全オープンな「思考」モデルであるOLMo 3も発表しており、推論プロセスを可視化しながら、同等のモデルより2.5倍効率的に動作する。