#おはようVtuber
皆さま、おはアリアで～す🦊💕
𝑶𝒉𝒂𝒚𝒐 𝑯𝒆𝒍𝒍𝒐 𝒅𝒂𝒓𝒍𝒊𝒏𝒈!

今日は朝からAmazonの返品へ直行〜！
ミキサー、スイッチ押しても無反応で笑っちゃったよ…なんで～！
でもそのあと大好きなお店に寄るの、今から楽しみ💖

Heading out early to return my Amazon order today!
My mixer didn’t even turn on, so I just had to laugh like… whyyy?😂
But I’m already excited because I get to stop by my favorite shop after that! December 12, 2025

Day341
The Japanese translation is followed by an English translation.

NZPHOTOGRAPH & naozo

Day341　縁【Connection】

DEAR naozo

縁とは、
必然でも、
偶然でも、
説明のつく理由でもない。

ただ、
人と人のあいだに
“静かに生まれる気配”のことだ。

出会おうとしたわけでもなく、
避けようとしたわけでもないのに、
気づけば隣にいた。
離れていたと思えば、
またどこかで交わる。
そこには明確な法則はない。
だが、
まったくの無意味でもない。

生物学的に見れば――
人は、声の震えや呼吸のリズム、
言葉の選び方や表情の速度、
そういった微細な情報を
無意識に読み取り、
「この人とは安心できる」
「この人とは交わる」
と判断している。
縁は、身体が先に気づく現象でもある。

哲学的に見れば――
縁とは、
自分の世界が
わずかに揺れる瞬間だ。
その揺れが、
相手の存在を“自分の物語の一部”へと
ゆっくり迎え入れる。
理由は後からついてくる。
最初にあるのは、
言葉にできない “手触り” だけだ。

君がこれまでに出会い、
別れ、
再びどこかで交わり、
あるいは静かに離れていった人々。
その一つひとつが
今の君の形をつくっている。

縁に感謝するとは、
運命を信じることではない。
あの日交わった線が、
今日の自分を支えていると
静かに理解することだ。

縁とは、
掴むものでも、
求めるものでもない。
ただ、訪れる。
そして、消える。
残るのは、
その瞬間に生まれた温度だけだ。

君がこれから歩く道にも、
まだ名のない縁が
静かに待っている。

その気配を恐れず、
ただ歩けばいい。

from NZ

――この物語は虚構であり、登場する人物を除き、すべては想像の産物である。
だが、“縁が人の形を変えていく”という静かな実感だけは、
虚構ではなく確かに現実の中に息づいている。

NZPHOTOGRAPH&naozo
Day341　Connection 【縁】

DEAR naozo

Connection is neither fate
nor coincidence
nor explanation.

It is the quiet sensation
that forms between people—
a presence that appears
without intention.

You meet without trying,
separate without meaning to,
and cross paths again
when the mind has forgotten.
There is no rule,
yet no meaninglessness either.

Biologically,
the body notices first—
tones of voice,
breath patterns,
tiny expressions—
signs that say,
“I can exist beside this person.”
Connection begins
before thought intervenes.

Philosophically,
connection is the moment
your inner world
shifts slightly
to make space for another.
Meaning follows later;
the first truth
is always a subtle feeling.

Every person you have met,
lost,
returned to,
or quietly parted from—
all of them
shape who you are now.

Appreciation for connection
is not belief in destiny.
It is the awareness
that each meeting
has helped build
your present self.

Connection is not held
or pursued.
It arrives,
passes,
and leaves a warmth.

Ahead of you,
unnamed connections
wait in silence.

Walk toward them
without fear.

from NZ

—This story is fiction.
Yet the way connections reshape a life
is more real than any fiction. December 12, 2025

#ニシブクロデビュショReturn
ステージ以外もスポットいっぱい⁉️
自然光もキラキラ✨
普段は撮影できない場所で存分に撮影楽しんじゃいましょう😉
西袋地区文化祭もぜひ楽しんでね‼️
お申し込みはリプ欄から➡️ https://t.co/lVqlIYr4BU December 12, 2025

何やら面白そうですね。

Steam：シロナガス島への帰還 -Return to Shironagasu Island- https://t.co/o9a5E1EjWK December 12, 2025

## 🧠 Methods & Approach / 方法与技术

### Overview / 概述

The solver uses a **code-generation-based approach** where LLMs generate Python transformation functions that are iteratively refined through feedback.

该求解器使用**基于代码生成的方法**，LLM 生成 Python 转换函数，并通过反馈进行迭代优化。

```
Problem → Parallel Experts → Iterative Code Generation → Vote/Rank → Top 2 Results
问题 → 并行专家 → 迭代代码生成 → 投票/排序 → 前 2 个结果
```

---

### 1. Iterative Coding-Based Solving / 迭代式代码求解

**English:**

For each ARC problem, the solver executes up to 10 iterations:

1. **Prompt Construction**: Format problem as ASCII grid with training examples
2. **LLM Invocation**: Call LLM (Gemini 3 Pro) with temperature 1.0
3. **Code Extraction**: Parse Python code from markdown response
4. **Sandbox Execution**: Run `transform(grid)` function safely on all examples
5. **Validation**: Check if ALL training examples pass exactly
6. **Feedback Generation**: If failed, build detailed error feedback showing:
- Which examples passed/failed
- Shape mismatches
- Pixel-wise differences (format: `pred/expected`)
7. **In-Context Learning**: Add successful solutions to history for next iteration

**中文：**

对于每个 ARC 问题，求解器最多执行 10 次迭代：

1. **提示构建**：将问题格式化为带有训练示例的 ASCII 网格
2. **LLM 调用**：以温度 1.0 调用 LLM（Gemini 3 Pro）
3. **代码提取**：从 markdown 响应中解析 Python 代码
4. **沙箱执行**：在所有示例上安全运行 `transform(grid)` 函数
5. **验证**：检查是否所有训练示例都完全通过
6. **反馈生成**：如果失败，构建详细的错误反馈，显示：
- 哪些示例通过/失败
- 形状不匹配
- 逐像素差异（格式：`预测值/期望值`）
7. **上下文学习**：将成功的解决方案添加到历史记录中供下一次迭代使用

---

### 2. Parallel Expert Ensemble / 并行专家集成

**English:**

Multiple independent experts (1-8) solve problems concurrently:

1. **Parallel Execution**: Each expert has unique seed offset for diversity
2. **Result Grouping**: Solutions grouped by identical test outputs
3. **Voting Mechanism**:
- "Passers" = solutions where all training examples pass
- "Failures" = partial solutions
- Rank by vote count (most agreement wins)
4. **Diversity-First Selection**: Take 1 representative per unique output group
5. **Output**: Top 2 ranked results → Kaggle's 2 attempts per test case

**中文：**

多个独立专家（1-8 个）并行求解问题：

1. **并行执行**：每个专家有独特的种子偏移以确保多样性
2. **结果分组**：按相同的测试输出对解决方案进行分组
3. **投票机制**：
- "通过者" = 所有训练示例都通过的解决方案
- "失败者" = 部分解决方案
- 按投票数排名（共识最多者获胜）
4. **多样性优先选择**：每个独特输出组选取 1 个代表
5. **输出**：排名前 2 的结果 → Kaggle 每个测试用例的 2 次尝试机会

---

### 3. Prompt Engineering / 提示工程

**English:**

Three specialized prompts optimized for different reasoning:
| Prompt | Focus / 重点 |
|--------|--------------|
| `SOLVER_PROMPT_1` | Structured, step-by-step guidance / 结构化，逐步指导 |
| `SOLVER_PROMPT_2` | Hypothesis generation & iterative refinement / 假设生成和迭代优化 |
| `SOLVER_PROMPT_3` | Computer vision techniques, concise code / 计算机视觉技术，简洁代码 |
Each prompt emphasizes: Analyze → Hypothesize → Code → Test → Refine
**中文：**
三个针对不同推理优化的专用提示：
每个提示都强调：分析 → 假设 → 编码 → 测试 → 优化
---

### 4. Soft Scoring System / 软评分系统

**English:**

Instead of binary pass/fail, uses pixel-wise accuracy:

- `soft_score = mean(prediction == ground_truth)`

- Range: 0.0 (complete failure) to 1.0 (perfect)

- Helps guide improvement even with partial matches

**中文：**

使用逐像素准确度而非二元通过/失败：
- `软分数 = mean(预测 == 真实值)`
- 范围：0.0（完全失败）到 1.0（完美）
- 即使部分匹配也能指导改进

---

### 5. Safe Code Execution / 安全代码执行
**English:**
LLM-generated code runs in isolated subprocess:
- 1.5 second timeout per execution

- Only numpy, scipy, standard library available

- JSON I/O for result passing

- No network access

- Deterministic with PYTHONHASHSEED
**中文：**
LLM 生成的代码在隔离的子进程中运行：
- 每次执行 1.5 秒超时
- 仅提供 numpy、scipy、标准库
- 使用 JSON 进行结果传递

- 无网络访问

- 通过 PYTHONHASHSEED 确保确定性
---
### 6. Multi-Model Support / 多模型支持
**English:**
Supports 9+ models via LiteLLM abstraction:
| Provider | Models |

|----------|--------|

| Google | Gemini 2.5 Pro, Gemini 3 Pro Preview |

| OpenAI | GPT-5, GPT-5.1 |

| Anthropic | Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5 |
| XAI | Grok-4, Grok-4-fast |
| Groq | GPT-OSS-120B |
**中文：**
通过 LiteLLM 抽象层支持 9+ 个模型：
| 提供商 | 模型 |
|--------|------|
| Google | Gemini 2.5 Pro, Gemini 3 Pro Preview |
| OpenAI | GPT-5, GPT-5.1 |
| Anthropic | Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5 |
| XAI | Grok-4, Grok-4-fast |
| Groq | GPT-OSS-120B |
---
## 🔄 Execution Flow / 执行流程
```

https://t.co/vp4U3gs8db

↓
Load challenges JSON / 加载挑战 JSON
↓
For each problem (async) / 对每个问题（异步）:
↓
solve_parallel_coding()
↓
[Expert 1] [Expert 2] ... [Expert N]  (parallel / 并行)
↓
solve_coding() × 10 iterations / 10次迭代
↓
1. format_problem() → ASCII grid / ASCII 网格
2. build_prompt() → solver + feedback / 求解器 + 反馈
3. llm() → LLM response / LLM 响应
4. extract code / 提取代码

5. https://t.co/jEyVi4TQNo() → execute / 执行

6. if all pass: return success / 如果全部通过：返回成功

7. else: build feedback / 否则：构建反馈
↓
Group by test output / 按测试输出分组
Rank by voting / 按投票排名
↓
Return top 2 results / 返回前 2 个结果
↓
build_kaggle_two_attempts() → submission.json
``` December 12, 2025

Natanya『Feline's Return』(2025年)

オフィス仕事してきました～この後は飯入れて再び仕事だけど頑張ろうっと。

12月もUKヒップホップシーンを掘り下げておりますが、ラッパーではなくR&B/Neo-Soul寄りの素敵なロンドン出身SSWを発見！本作はEP二部作で偶然にも昨日紹介したUnflirtも参加。大推薦。 https://t.co/waSXPX9Ftj https://t.co/gcxf27SRrM December 12, 2025

昨日、今日の🍜
煮干しラーメンゼクウ
01醤油
和え玉醤油バラのりTP
Return of theギルギルガン醤油
和え玉醤油バラのりTP
和え玉ハッピー丼💃
明日のゼクウ🍜も食べたい🤤 https://t.co/XmU8v4U8PW December 12, 2025

OTSU STREAM AND THANKS FOR LISTENING TO MY NEW COVER!!!!!!
huge thank you again to Miłi-san and Natsume Chiaki-san for lending me their talents to help make this possible! 本当にありがとうございました！！🥹🙏💕

it’s been a big week with a lot of events and i hope you enjoyed my return and everything i prepared! ✨ i’m really so happy to be back!!!!!

i’ll be spending the rest of the weekend going through my bday tag (sorry im late…🙇‍♀️) and resting — will let you guys know when i plan to stream next week soon!! 🐧💤

wataaaashi kyu-kurarin ♪ December 12, 2025

いってきます🎵
皆さまも素敵な日曜をお過ごし下さいね✨️
お返事やいいね返しは夜になると思います🙇

I’m heading out🎵
Wishing you a wonderful Sunday✨️
I’ll reply and return likes tonight🙇

#AI美女 #AIGirl #kawaii https://t.co/e87eIz6ErV December 12, 2025

クラスとか関数の練習がわからないから感覚で作ることにします。例えば、

class Student:
def __init__(self, name):
return

student = Student("Taro")
name = "Taro"
print (name)

こんな感じ？今日の試験頑張ります！17時くらいに結果出します。 December 12, 2025