Paper

1/30 https://arxiv.org/abs/2602.03229 2/30 https://arxiv.org/abs/2601.20245 3/30 https://arxiv.org/abs/2601.07222 4/30 https://arxiv.org/abs/2601.07708 5/30 https://arxiv.org/abs/2602.00773 6/30 https://arxiv.org/abs/2601.15621 7/30 https://arxiv.org/abs/2601.18401 8/30 https://arxiv.org/abs/2601.15494 9/30 https://arxiv.org/abs/2601.16983 10/30 https://arxiv.org/abs/2602.00919 11/30 https://arxiv.org/abs/2602.02276 12/30 https://arxiv.org/abs/2602.04705 13/30 https://arxiv.org/abs/2601.09012 14/30 https://arxiv.org/abs/2601.06943 15/30 https://arxiv.org/abs/2601.09668 16/30 https://arxiv.org/abs/2602.03716 17/30 https://arxiv.org/abs/2601.06521 18/30 https://arxiv.org/abs/2601.12538 19/30 https://arxiv.org/abs/2601.10825 20/30 https://arxiv.org/abs/2601.23265 21/30 https://arxiv.org/abs/2601.17058 22/30 https://arxiv.org/abs/2602.05192 23/30 https://arxiv.org/abs/2601.16725 24/30 https://arxiv.org/abs/2601.10387 25/30 https://arxiv.org/abs/2601.20833 26/30 https://arxiv.org/abs/2602.00294 27/30 https://arxiv.org/abs/2601.10477 28/30 https://arxiv.org/abs/2602.02084 29/30 https://arxiv.org/abs/2601.08521 30/30 https://arxiv.org/abs/2601.22060

Top 30 most popular arXiv papers in the last 30 days.
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現在のAIシステムが研究レベルの数学的質問に正しく回答する能力を評価するため、著者らの研究過程で自然に生じた10の数学的質問を共有する。 質問はこれまで公に共有されていなかった。回答は質問の作成者には知られているが、しばらくの間暗号化されたままとなる。

2602.05192
現在のAIシステムが研究レベルの数学的質問に正しく回答する能力を評価するため、著者らの研究過程で自然に生じた10の数学的質問を共有する。質問はこれまで公に共有されていなかった。回答は質問の作成者には知られているが、しばらくの間暗号化されたままとなる。

First Proof To assess the ability of current AI systems to correctly answer research-level mathematics questions, we share a set of ten math questions which have arisen naturally in the research process of the au...

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(2/2) 2 Likes, 2 Comments, 06 Feb 2026, Hacker News

(1/2) 178 Likes, 110 Comments, 07 Feb 2026, Hacker News

To assess the ability of current AI systems to correctly answer research-level mathematics questions, we share a set of ten math questions which have arisen naturally in the research process of the authors. The questions had not been shared publicly until now; the answers are known to the authors of the questions but will remain encrypted for a short time.

[22/30] 180 Likes, 112 Comments, 2 Posts
2602.05192, cs․AI | math․AG | math․CO | math․GT | math․HO | math․RA, 05 Feb 2026

🆕First Proof

Mohammed Abouzaid, Andrew J. Blumberg, Martin Hairer, Joe Kileel, Tamara G. Kolda, Paul D. Nelson, Daniel Spielman, Nikhil Srivastava, Rachel Ward, Shmue...

1/30 https://arxiv.org/abs/2602.03229 2/30 https://arxiv.org/abs/2601.20245 3/30 https://arxiv.org/abs/2601.07222 4/30 https://arxiv.org/abs/2601.07708 5/30 https://arxiv.org/abs/2602.00773 6/30 https://arxiv.org/abs/2601.15621 7/30 https://arxiv.org/abs/2601.18401 8/30 https://arxiv.org/abs/2601.15494 9/30 https://arxiv.org/abs/2601.16983 10/30 https://arxiv.org/abs/2602.02276 11/30 https://arxiv.org/abs/2602.00919 12/30 https://arxiv.org/abs/2602.04705 13/30 https://arxiv.org/abs/2601.09012 14/30 https://arxiv.org/abs/2601.06943 15/30 https://arxiv.org/abs/2601.09668 16/30 https://arxiv.org/abs/2602.03716 17/30 https://arxiv.org/abs/2601.12538 18/30 https://arxiv.org/abs/2601.06521 19/30 https://arxiv.org/abs/2601.10825 20/30 https://arxiv.org/abs/2601.17058 21/30 https://arxiv.org/abs/2601.10387 22/30 https://arxiv.org/abs/2601.16725 23/30 https://arxiv.org/abs/2601.20833 24/30 https://arxiv.org/abs/2602.00294 25/30 https://arxiv.org/abs/2601.10477 26/30 https://arxiv.org/abs/2602.02084 27/30 https://arxiv.org/abs/2601.08521 28/30 https://arxiv.org/abs/2601.22060 29/30 https://arxiv.org/abs/2601.08763 30/30 https://arxiv.org/abs/2601.23265

Top 30 most popular arXiv papers in the last 30 days.
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OpenAIがGPT-4oをGPT-5に置き換えた際、Keep4oユーザー抵抗運動を引き起こし、プラットフォームの急速な更新と、ユーザーがAIシステムに抱く深い社会感情的愛着との間の葛藤を露呈した。 本論文は、この対立に関する現象主導型の混合手法による調査を提示し、1,482件のソーシャルメディア投稿を分析する。 テーマ分析によれば、抵抗は二つの核心的投資に起因する：一つは手段的依存性であり、AIが専門的業務フローに深く統合されている状態である。もう一つは関係的愛着であり、ユーザーがAIを唯一無二の伴侶として強い擬社会的絆を形成する状態である。 定量分析はさらに、ユーザー選択の強制的な剥奪が主要な触媒となり、個人の不満を集団的な権利に基づく抗議へと変容させたことを示している。 本研究は、生成AI時代における新たな形態の社会技術的対立を明らかにする。 我々の知見は、伴侶としての役割と深い統合を目的として設計されたAIシステムにおいて、変化のプロセス——特にユーザーの主体性の維持——が、技術的成果そのものと同様に重要であることを示唆している。

2602.00773
OpenAIがGPT-4oをGPT-5に置き換えた際、Keep4oユーザー抵抗運動を引き起こし、プラットフォームの急速な更新と、ユーザーがAIシステムに抱く深い社会感情的愛着との間の葛藤を露呈した。本論文は、この対立に関する現象主導型の混合手法による調査を提示し、1,482件のソーシャルメディア投稿を分析する。テー...

"Please, don't kill the only model that still feels human": Understanding the #Keep4o Backlash When OpenAI replaced GPT-4o with GPT-5, it triggered the Keep4o user resistance movement, revealing a conflict between rapid platform iteration and users' deep socio-emotional attachments to AI system...

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(3/3) 1 Likes, 0 Comments, 04 Feb 2026, Hacker News

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(2/3) 20 Likes, 4 Comments, 07 Feb 2026, Reddit

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(1/3) 619 Likes, 462 Comments, 29 Jan 2026, Reddit

When OpenAI replaced GPT-4o with GPT-5, it triggered the Keep4o user resistance movement, revealing a conflict between rapid platform iteration and users' deep socio-emotional attachments to AI systems. This paper presents a phenomenon-driven, mixed-methods investigation of this conflict, analyzing 1,482 social media posts. Thematic analysis reveals that resistance stems from two core investments: instrumental dependency, where the AI is deeply integrated into professional workflows, and relational attachment, where users form strong parasocial bonds with the AI as a unique companion. Quantitative analysis further shows that the coercive deprivation of user choice was a key catalyst, transforming individual grievances into a collective, rights-based protest. This study illuminates an emerging form of socio-technical conflict in the age of generative AI. Our findings suggest that for AI systems designed for companionship and deep integration, the process of change--particularly the preservation of user agency--can be as critical as the technological outcome itself.

[5/30] 640 Likes, 466 Comments, 3 Posts
2602.00773, cs․HC, 31 Jan 2026

🆕"Please, don't kill the only model that still feels human": Understanding the #Keep4o Backlash

Huiqian Lai

$S=\langle d_1,\dots,d_m\rangle$ を数値半群とし、$k[S]$ をその半群環とする。 $k[S]$のヒルベルト数式は、シジジー次数における交互の冪和を符号化する正規化された交互シジジー冪和$K_p(S)$を決定する。 フェルは、すべての $p\ge 0$ に対して、ギャップ冪和 $G_r(S)=\sum_{g\notin S} g^r$ と、生成元による冪和 $σ_k=\sum_i d_i^k$ （および $δ_k=(σ_k-1)/2^k$）で評価される普遍対称多項式 $T_n$ を用いて、$K_p(S)$ の明示的な公式を推測した。 指数生成関数と係数抽出を用いてフェルの予想を証明し、導出に必要な$T_n$の普遍恒等式を導出する。 この議論はLean/Mathlibで完全に形式化されており、自然言語で記述された予想からAxiomProverによって自動的に生成されたものである。

2602.03716
$S=\langle d_1,\dots,d_m\rangle$ を数値半群とし、$k[S]$ をその半群環とする。$k[S]$のヒルベルト数式は、シジジー次数における交互の冪和を符号化する正規化された交互シジジー冪和$K_p(S)$を決定する。フェルは、すべての $p\ge 0$ に対して、ギャップ冪和 $G_r(S)=\sum_{g\notin S} g^r$ と、生成元に...

Fel's Conjecture on Syzygies of Numerical Semigroups Let $S=\langle d_1,\dots,d_m\rangle$ be a numerical semigroup and $k[S]$ its semigroup ring. The Hilbert numerator of $k[S]$ determines normalized alternating syzygy power sums $K_p(S)$ encoding alter...

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(2/2) 62 Likes, 12 Comments, 05 Feb 2026, Reddit

From the singularity community on Reddit: AxiomProver solved Fel’s open conjecture with zero human guidance Explore this post and more from the singularity community

(1/2) 136 Likes, 16 Comments, 06 Feb 2026, Reddit

Let $S=\langle d_1,\dots,d_m\rangle$ be a numerical semigroup and $k[S]$ its semigroup ring. The Hilbert numerator of $k[S]$ determines normalized alternating syzygy power sums $K_p(S)$ encoding alternating power sums of syzygy degrees. Fel conjectured an explicit formula for $K_p(S)$, for all $p\ge 0$, in terms of the gap power sums $G_r(S)=\sum_{g\notin S} g^r$ and universal symmetric polynomials $T_n$ evaluated at the generator power sums $σ_k=\sum_i d_i^k$ (and $δ_k=(σ_k-1)/2^k$). We prove Fel's conjecture via exponential generating functions and coefficient extraction, solating the universal identities for $T_n$ needed for the derivation. The argument is fully formalized in Lean/Mathlib, and was produced automatically by AxiomProver from a natural-language statement of the conjecture.

[16/30] 198 Likes, 28 Comments, 2 Posts
2602.03716, math․CO | math․AC | math․NT, 03 Feb 2026

🆕Fel's Conjecture on Syzygies of Numerical Semigroups

Evan Chen, Chris Cummins, GSM, Dejan Grubisic, Leopold Haller, Letong Hong, Andranik Kurghinyan, Kenny Lau, Hugh Leather, Seewoo Lee, Aram Marko...

言語モデルを基盤とする自律型AI科学者の急速な進歩にもかかわらず、出版可能な図版を生成することは、研究ワークフローにおける労力集約的なボトルネックであり続けている。 この負担を軽減するため、出版可能な学術図版を自動生成するエージェント型フレームワーク「PaperBanana」を導入する。 最先端のVLMsと画像生成モデルを搭載したPaperBananaは、専門エージェントを統括し、参考文献の取得、コンテンツとスタイルの計画立案、画像のレンダリング、自己批評による反復的な改良を実行します。 我々のフレームワークを厳密に評価するため、PaperBananaBenchを導入する。これはNeurIPS 2025の論文から精選した方法論図を対象とした292のテストケースで構成され、多様な研究分野と図解スタイルを網羅している。 包括的な実験により、PaperBananaが忠実性、簡潔性、可読性、美観において主要なベースラインを一貫して上回ることが実証されている。 さらに、我々の手法が高品質な統計プロットの生成に効果的に拡張できることを示す。 PaperBananaは、出版物にそのまま使用できるイラストレーションの自動生成への道を切り開く。

2601.23265
言語モデルを基盤とする自律型AI科学者の急速な進歩にもかかわらず、出版可能な図版を生成することは、研究ワークフローにおける労力集約的なボトルネックであり続けている。この負担を軽減するため、出版可能な学術図版を自動生成するエージェント型フレームワーク「PaperBanana」を導入する。最先端のVLMs...

PaperBanana: Automating Academic Illustration for AI Scientists Despite rapid advances in autonomous AI scientists powered by language models, generating publication-ready illustrations remains a labor-intensive bottleneck in the research workflow. To lift this bu...

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(2/2) 1 Likes, 0 Comments, 03 Feb 2026, Hacker News

Paper page - PaperBanana: Automating Academic Illustration for AI Scientists Join the discussion on this paper page

(1/2) 137 Likes, 12 Comments, 02 Feb 2026, Hugging Face

Despite rapid advances in autonomous AI scientists powered by language models, generating publication-ready illustrations remains a labor-intensive bottleneck in the research workflow. To lift this burden, we introduce PaperBanana, an agentic framework for automated generation of publication-ready academic illustrations. Powered by state-of-the-art VLMs and image generation models, PaperBanana orchestrates specialized agents to retrieve references, plan content and style, render images, and iteratively refine via self-critique. To rigorously evaluate our framework, we introduce PaperBananaBench, comprising 292 test cases for methodology diagrams curated from NeurIPS 2025 publications, covering diverse research domains and illustration styles. Comprehensive experiments demonstrate that PaperBanana consistently outperforms leading baselines in faithfulness, conciseness, readability, and aesthetics. We further show that our method effectively extends to the generation of high-quality statistical plots. Collectively, PaperBanana paves the way for the automated generation of publication-ready illustrations.

[30/30] 138 Likes, 12 Comments, 2 Posts
2601.23265, cs․CL | cs․CV, 30 Jan 2026

🆕PaperBanana: Automating Academic Illustration for AI Scientists

Dawei Zhu, Rui Meng, Yale Song, Xiyu Wei, Sujian Li, Tomas Pfister, Jinsung Yoon

Innovator-VLを提案する。これは多様な科学分野における理解と推論を促進しつつ、汎用的な視覚タスクにおいても優れた性能を維持するよう設計された、科学的マルチモーダル大規模言語モデルである。 大規模なドメイン特化型事前学習や不透明なパイプラインに依存する傾向とは対照的に、我々の研究は、原理に基づいた学習設計と透明性のある手法によって、データ要件を大幅に削減しながら強力な科学的知能を実現できることを実証している。 (i) まず、データ収集、クリーニング、前処理、教師あり微調整、強化学習、評価を網羅し、詳細な最適化レシピを伴う、完全に透明でエンドツーエンドに再現可能なトレーニングパイプラインを提供する。 これにより、コミュニティによる体系的な拡張が容易になる。 (ii) 第二に、Innovator-VLは顕著なデータ効率性を示し、大規模な事前学習なしに500万未満の精選されたサンプルを用いて様々な科学的課題で競争力のある性能を達成する。 これらの結果は、無差別なスケーリングではなく、原理に基づいたデータ選択によって効果的な推論が達成できることを示している。 (iii) 第三に、Innovator-VLは強力な汎化能力を示し、汎用ビジョン、マルチモーダル推論、および科学的なベンチマークにおいて競争力のある性能を達成している。 これは、汎用的な能力を損なうことなく、科学的整合性を統一モデルに統合できることを示している。 我々の手法は、大規模データがなくても効率的で再現性が高く高性能な科学的マルチモーダルモデルを構築できることを示しており、将来の研究に向けた実用的な基盤を提供する。

2601.19325
Innovator-VLを提案する。これは多様な科学分野における理解と推論を促進しつつ、汎用的な視覚タスクにおいても優れた性能を維持するよう設計された、科学的マルチモーダル大規模言語モデルである。大規模なドメイン特化型事前学習や不透明なパイプラインに依存する傾向とは対照的に、我々の研究は、原理に基...

Innovator-VL: A Multimodal Large Language Model for Scientific Discovery We present Innovator-VL, a scientific multimodal large language model designed to advance understanding and reasoning across diverse scientific domains while maintaining excellent performance on gener...

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Paper page - Innovator-VL: A Multimodal Large Language Model for Scientific Discovery Join the discussion on this paper page

(1/1) 76 Likes, 2 Comments, 29 Jan 2026, Hugging Face

We present Innovator-VL, a scientific multimodal large language model designed to advance understanding and reasoning across diverse scientific domains while maintaining excellent performance on general vision tasks. Contrary to the trend of relying on massive domain-specific pretraining and opaque pipelines, our work demonstrates that principled training design and transparent methodology can yield strong scientific intelligence with substantially reduced data requirements. (i) First, we provide a fully transparent, end-to-end reproducible training pipeline, covering data collection, cleaning, preprocessing, supervised fine-tuning, reinforcement learning, and evaluation, along with detailed optimization recipes. This facilitates systematic extension by the community. (ii) Second, Innovator-VL exhibits remarkable data efficiency, achieving competitive performance on various scientific tasks using fewer than five million curated samples without large-scale pretraining. These results highlight that effective reasoning can be achieved through principled data selection rather than indiscriminate scaling. (iii) Third, Innovator-VL demonstrates strong generalization, achieving competitive performance on general vision, multimodal reasoning, and scientific benchmarks. This indicates that scientific alignment can be integrated into a unified model without compromising general-purpose capabilities. Our practices suggest that efficient, reproducible, and high-performing scientific multimodal models can be built even without large-scale data, providing a practical foundation for future research.

[1/30] 76 Likes, 2 Comments, 1 Posts
2601.19325, cs․CV | cs․AI, 27 Jan 2026

🆕Innovator-VL: A Multimodal Large Language Model for Scientific Discovery

Zichen Wen, Boxue Yang, Shuang Chen, Yaojie Zhang, Yuhang Han, Junlong Ke, Cong Wang, Yicheng Fu, Jiawang Zhao, Jiangchao Yao, Xi Fang, Zhen W...

多様なロボットプラットフォーム間での堅牢なクロスエンボディメント汎化を実現するために設計された、基盤となる視覚言語行動（VLA）モデル「Being-H0.5」を紹介します。 既存のVLAは形態学的異質性とデータ不足にしばしば直面するが、我々は人間の相互作用の痕跡を物理的相互作用の普遍的な「母語」として扱う人間中心の学習パラダイムを提案する。 これを実現するため、我々はUniHand-2.0を提案する。これは現在までに構築された最大規模の具現化事前学習レシピであり、30種類の異なるロボット具現化にわたる35,000時間以上のマルチモーダルデータで構成される。 我々の手法は、異種ロボット制御を意味的に整合したスロットにマッピングする統一アクション空間を導入し、低リソースロボットが人間のデータや高リソースプラットフォームからスキルをブートストラップすることを可能にする。 この人間中心の基盤の上に、人間のデモンストレーションとロボットの実行を橋渡しする統一的な逐次モデリングとマルチタスク事前学習パラダイムを設計する。 アーキテクチャ上、Being-H0.5は混合トランスフォーマー設計を採用し、共有運動プリミティブと特化した具現化固有のエキスパートを分離する新たな混合フロー（MoF）フレームワークを特徴とする。 最後に、現実世界において身体間政策を安定させるため、感覚的シフト下での頑健性を実現する「多様体保存型ゲート制御」と、異なる遅延特性や制御プロファイルを持つ身体間でチャンク制御を普遍化する「汎用非同期チャンク制御」を導入する。 我々は、Being-H0.5がLIBERO（98.9%）やRoboCasa（53.9%）などのシミュレーションベンチマークにおいて最先端の結果を達成するとともに、5つのロボットプラットフォーム間で強力なクロスエンボディメント能力を発揮することを実証的に示した。

2601.12993
多様なロボットプラットフォーム間での堅牢なクロスエンボディメント汎化を実現するために設計された、基盤となる視覚言語行動（VLA）モデル「Being-H0.5」を紹介します。既存のVLAは形態学的異質性とデータ不足にしばしば直面するが、我々は人間の相互作用の痕跡を物理的相互作用の普遍的な「母語」として扱...

Being-H0.5: Scaling Human-Centric Robot Learning for Cross-Embodiment Generalization We introduce Being-H0.5, a foundational Vision-Language-Action (VLA) model designed for robust cross-embodiment generalization across diverse robotic platforms. While existing VLAs often struggle with...

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Paper page - Being-H0.5: Scaling Human-Centric Robot Learning for Cross-Embodiment Generalization Join the discussion on this paper page

(1/1) 75 Likes, 3 Comments, 21 Jan 2026, Hugging Face