機械学習の基盤モデル（Foundation Models）の信頼性と透明性を確保することは、現代のAI研究における重要な課題です。新たに提案されたODYSSEYというカテゴリカルフレームワークは、この課題に対する革新的なアプローチを提示しています。このフレームワークは、検証可能性と局所的な真実保持性を備えた基盤モデルを、「foundries」と呼ばれるビルディングブロック的な建築コンポーネントの合成を通じて構築することを目的としています。 Foundriesは知識の組織化された層化構造（Organized Sheaf）であり、その内部に論証コンポーネントを備えています。具体的には、証拠・論証、運用判断、機関・財務、市場的意味、科学的課題、研究プログラム、アシスタント構築、評価装置などの汎用Foundriesから具体的なFoundriesが構成されます。Universal Foundry Learning（UFL）は、左右のKan拡張の合成としてFoundry構築を形式化し、左Kan拡張によって局所的なアーティファクトを候補Foundryに統合し、右Kan拡張によって制限条件、接着条件、障害ポリシー、論証条件を強制します。 Foundry SQL（FSQL）は、維持されるFoundryアーティファクトをスライシングするための型付きクエリインターフェースであり、TICKET（Topos Integration using Causal Kan Extension Transformers）認証を使用して外部モデルや事前構築モデルをODYSSEY状態に組み込みます。本フレームワークは広範な具体的Foundriesで実装・検証されており、ドメイン構築、アーティファクト再生、層化診断、Toulmin論理と局所LLMに基づく精査、残存障害台帳、異種ソースにわたる最適化されたTICKET互換因果主張抽出など、様々な用途をサポートしています。この研究はICML 2026で2.5時間のチュートリアルとして発表される予定です。