この文書は、以下のプロンプトによって作成されたものです

AHC074 に関するセッションのログを振り返り、以下をマークダウンにまとめてください。上部に簡潔なまとめを書き、指示の一覧など、細部に至るものは Appendix として付与するようにしてください。

* 使用したAIモデル
  * AIモデルとともに、トークン数やメッセージの量など、使用量に関する情報を集計して掲載してください。
* ハーネス
  * AGENTS.md の記載とともに、特別な制御などを行っていたかどうかを掲載してください。
* どのように利用したか
  * ユーザーの指示の仕方に見られる特徴を分析し、指示の内容・粒度・並列度等について、あなたからみた印象を記載してください。
* スコアに寄与した指示
  * 時系列ごとに、特に寄与した指示の内容 (そのままの文章を記載してください) と、それに対する改善結果を多くなりすぎない程度にまとめてください。そのあと、Appendix に、指示の内容ごとに分類して実際に送った内容を列挙してください。

※ ここからはユーザーによる補足情報です。この内容もレポートに含めてください

* AIモデルのユーザーから見た利用量は、ChatGPT Pro 200$ のプランで週間制限 * 4本分相当でした。
* Codex だけでなく、ChatGPT (Pro) を用いてコードの解説や改善案の洗い出しを依頼したこともあります。

追加指示：

(マークダウンの最上部に、このセッションの指示を置いて、「この文書は、以下のプロンプトによって作成されたものです」と記載お願いします)

改訂指示：

1 について、厳密さは求めなくても良いです。2 について、フォルダ名など、他人が知る必要が無い情報は無くして簡潔に記載してください。3 について、指示を一部引用したほうが分かりやすいです。4 について、統合そのものの指示だけでなく、その実験元となったプロンプトも示したほうがよさそうです。

(また、パスや個人情報などについては全体的に匿名化してください)

また、それぞれの時刻についても匿名化してください。

生のプロンプト以外が、まだ厳密性を求めすぎて文章量が多いので、主張だけを残して残りを簡素化してください。

AHC074 における AI 利用の振り返り

まとめ

• 人間が研究方針を決め、AIが長時間の実装・実験を担当した。複数の検討を並行させ、成果を統合した。
• 主力は Codexの gpt-6-astra（主に xhigh）。ユーザーの体感では ChatGPT Proの週間制限×4本分相当を使用した。
• 紙の構造、評価、探索を見直し、ローカル平均は 約24,000手から約10,660手まで改善した。

パス・内部ID・日時は匿名化し、指示の順序と検討時間は残した。

1. 使用したAIモデルと利用量

モデル	セッション数	ユーザー入力	AIメッセージ	延べトークン
gpt-6-astra	約50	約140件	約3,700件	約30億
gpt-6.1-sol	約10	約30件	約200件	約1.3億
gpt-6-sol	1	1件	2件	約6万
合計	約60	約170件	約3,900件	約31億

延べトークンの大部分は履歴の再参照で、入力の約98%がキャッシュだった。

ユーザーの体感は 月額200ドルのChatGPT Proで週間制限×4本分相当。別途、ChatGPT（Pro）にもコード解説や改善案の洗い出しを依頼し、その応答をCodexへ貼り付けて検証させた。この別利用は表に含まない。

2. ハーネス

VS Code版Codex＋AGENTS.md＋goal機能を使用。指定時間の検討を継続させ、pahcer と公式testerで比較した。

AGENTS.mdでは、並列実験、無駄な大量検証の抑制、提出コードの1ファイル化を指示した。複数セッションのCPU使用範囲は人間が調整した。サブエージェントの使用記録はなかった。

3. 指示の特徴と印象

実装の細部より、疑うべき前提と研究課題を指定していた。

特定の構造を1個決めてパラメータを詰め続けるのではなく、ある構造の限界を見積もるのと、新たな構造を試すことを並行して進めることで、局所解のような解法に固執することを避けてください。〔P034〕

数時間単位で任せ、途中で目的の解釈を修正していた。

「11000手を安定して下回る」ですが、たぶん平均が下がっていればよく、全ケースで11000手でなくても大丈夫ではあります。〔P102〕

小問題や制約を緩めた実験から、先に良い構造を探していた。

先に解を見つけ、それを見つけるための探索方法は後でもよい。〔P086〕

効果の小さい複雑化を避けていた。

有意差が認められない方法は、できるだけシンプルな手順を残すようにしてください〔P019〕

平均スコアだけでなく、実際の動作を分析させていた。

全体の手数だけでなく、移動ごとの分布や時間経過による分布の変化なども合わせて確認したほうが良いと思います。〔P090〕

人間が並列検討を編成し、打ち切りも判断していた。

4096件もやらなくてももう結論は出ていると思うので、直ちに終了して結果を報告してください。〔P056〕

私から見ると、人間が課題設定と方針修正を担い、AIに実装と検証の裁量を与える協働だった。

4. スコアに寄与した指示

検討順に8件を示す。数値は各実験のローカル平均。

① 検討初期：固定構成を作り直し、紙の共有を進める

指示（P011）：

本流 の解を、5h の実行時間予算の中で検討し、最良と思われる解を 〈本流の提出コード〉 に記載してください。ただし、以下のように、まずは「幹となる紙の構成方法」を作ることに注力します。1) 〈本流の過去版コード〉 よりもよい構成を探します。この構成の問題は、ブロックを先に決めたことで、冗長な部分が同じ紙に偏ってしまっていることと思います。情報理論・符号化の研究を探し、すべての紙を効率的に使い切る方法を探してください。2) そのあとの実際の操作の構成については、できるだけシンプルな方法で遷移させてください。3) 今回は、複数の紙の構成をプログラム内で探索することはせず、あらかじめ決めた方法で構成することにします。4) プログラムを乱発させながら良い構造を探すよりも、astra 自身が小さな問題を手で解いた方が効率的な場合があると思います。そのため、手で解く -> プログラムに落とし込む、といった作業を反復しながら良い構造を見つけてください。

結果： 紙の共有構造を作り直し、平均コスト 24,027 → 12,887（約46%減）。初期の最大の改善だった。

② 検討初期：紙の役割を商品ごとに変える

指示（P018）：

〈本流の提出コード〉 に、〈本流の過去版コード〉 のような、操作列の構成はシンプルに保つ方法で、紙の構成方法をさらに改善できるか調べてください。実行時間予算を 5h とします。現在の trial 002 の欠点は、幹とテンプレートの役割を分離しているために、所定の場所への移動に大きな手数が必要になっており、かつテンプレートにも余剰が生じています。紙の役割が商品によって動的に変化することを許容することで、さらに効率的に解くための構築方法を検討してください。trial_002 と同様に、手作業で解を求める -> プログラムに落とし込む、といった方法を繰り返して構成を改良してください。

結果： 商品紙を主役・補助として兼用し、12,892 → 11,975手（約7%減）。複雑化を抑えた版を採用した。

③ 検討初期：初期設計に探索時間を割り当てる

指示（P025）：

そうしたら、今から 8h の検討時間を与えます。その中で、序盤の探索に 1s 程度かけてよいことにして、アドホックな貪欲・近似評価の性能を厳密に確認しながら、探索によって改善を目指してください。探索については、高速化することで探索回数を増やすことで改善する場面もあるので、高速化も合わせて行ってください。まだ、場面を見て細かく場合分けをすることはせず、汎用的な探索の幹を作ることを目指します。

結果： 初期配置の局所探索と操作の先読みを導入し、11,920 → 11,695手（約225手減）。

④ 検討中盤：限定条件の研究成果を汎用オンライン解へ戻す

実験元の指示（P045）：

今から 5h の検討時間予算で、汎用性のために見逃している性質を見つけたく、以下の問題設定で最良を目指してください (提出には反映しなくてよいです)。1) 商品のリストは、seed 0 の状態に固定します。2) 要求される商品の順番だけを入れ替えたケースを作り、そこでの平均スコアの最小化を目指します。ここで、汎用的に効く構造の見逃しの確認と、特定のケースで強く効く方策の発見を進めてください。

通常解へ反映する指示（P047）：

次に、ここから 3h かけて、今得られた知見を main.cpp に適用し、汎用的なケースで再度改善できるかを確認してください。まだ、ケースごとに詳細な場合分けをすることはしませんが、ある最大化問題を解いた結果、ペアの個数が変わるなど、共通の問題を解くことによって動的に行動が変わるような分岐については許容します。

結果： 限定条件の実験で得た移動の遅延・統合を通常解へ反映し、11,535 → 11,359手（約176手減）。

⑤ 検討後半：評価の共通化と貪欲部分の探索化

指示（P122）：

〈別系統A（指定時の誤記）の提出コード〉 の以下の点を改善し、平均 11000 手を目指してください。時間予算は 12h とします。1) 同じ操作であるのに、別の貪欲や、別の評価値を求めているなど、評価が一貫していないところを洗い出し、整理してください。2) 貪欲に操作している場所が、本当に貪欲でよいかを検証し、時間の配分を見直しながら探索に変えたほうが良い部分を変えてください。3) 学習による係数も、1) 2) によってずれが生じてくると思うので、必要なタイミングで調整してください。

結果： 評価の共通化、返却先の同時探索、再学習により、11,109 → 10,943手（約166手減）。平均11,000手を下回った。

⑥ 検討後半：別系統の構造・評価・探索を経緯まで確認して統合

実験元：本流の構造改善（抜粋）（P118）：

そうしたら、今から 12h の検討時間で「奥の紙を選ばざるを得ない状況を減らす」「意味のあるビットの変化を引き起こす」「不変性を取り戻すための操作を緩和する」といったことを中心に構造と操作方法の大枠の変更を再度検討してください。

実験元：別系統の評価・探索改善（抜粋）（P122）：

1) 同じ操作であるのに、別の貪欲や、別の評価値を求めているなど、評価が一貫していないところを洗い出し、整理してください。2) 貪欲に操作している場所が、本当に貪欲でよいかを検証し、時間の配分を見直しながら探索に変えたほうが良い部分を変えてください。

統合の指示（P125）：

今から 12h の検討時間で 〈本流の提出コード〉 の改良を行ってください。具体的には、並行していた 〈別系統Aの提出コード〉 で、構造は未熟なものの最適化や評価値を改善したものがあります。この両者を組み合わせてできるだけ良い平均手数を導いてください。

結果： 本流の構造改善と別系統の評価・探索を統合し、本流比で約118手減（10,894 → 10,776手）。

⑦ 検討終盤：紙の負荷と窓の頻度の不整合を起点に再統合

実験元の指示（P135）：

別系統B を新しく作成し、〈本流の提出コード〉 をもとに、以下の点を改善してください 1) 現在、見える紙の位置が等間隔に近いものの、実際に紙の取り出し操作で長時間サイクルを回す場所が偏っており、ここのバランスが整っているように見えません。この部分の不整合を改善してください。2) それに応じて、評価値や最適化部分が調整されてしまっているので、その部分の再調整を実施してください。特に 1) を確認するために、紙の使われ方を分析しながら進めてください。実行時間の予算は 6h とします。

途中の補足（P139）：

(改善においては、均等にするだけでなく、頻度に応じて幅を変えることによる期待値の均等化も合わせて検討してください)

統合の指示（P148）：

〈本流の提出コード〉 について、今から 9h の検討時間予算で以下の改善を行ってください。1) 別系統B との内容の統合を目指します。別系統B は、紙の負荷のと窓の頻度の不整合を起点にして、探索のバランスを整えるのと高速化を行う trial でした。単純な成果だけでなく、どのような過程を経て改善が行われたのかも踏まえて内容的な統合を目指すことで平均手数の改善を目指してください。2) 1) に応じて、どの探索を深く行うかといった配分や、計算時間の配分を整えてください。適宜高速化も実施してください。

結果： 負荷と頻度を合わせる実験で約46手削減。その考え方を本流へ統合し、本流比で約92手減（10,772 → 10,680手）。

⑧ 最終段階：同じ精度を保つ高速化で探索量を増やす

実験元の指示（P159）：

今から 4h の計算時間予算で、〈本流の提出コード〉 を 〈別系統Dの提出コード〉 にコピーし、別系統D の中で、以下を改善してください。1) 順番に行っている各処理について、順番を変えたほうが指標の一貫性や効率が上がる場所を探す 2) 精度を落とさずに省ける処理を探して、別の処理に時間を割り当てて効率を高める 3) ヒューリスティック処理を、類似の別のアルゴリズムに置き換えて、相性の良いものを発見する

本流へ反映する指示（P167）：

今から 45 分の検討時間で、〈本流の提出コード〉 について、別系統D で検討した内容を取り入れることでさらに改善してください。

結果： 出力を保つ高速化でCPU時間を約8%短縮。探索改善で約14手、本流への統合で 約11手減（10,671 → 10,661手）。

構造変更や学習の見直しが改善しない試行もあり、効果を確認できた変更を採用した。

Appendix

Appendix A. AGENTS.md

# AI 利用について

with AI 部門に出場しているため、非公開のツールでなければ自由に利用できます。

## ツールの利用

pahcer を利用することで、数ケースの結果を高速に確認できます。活用してください。
検証時は並列で動かすなど、手元の計算リソースを活用して実験の効率を高めてください。

## ユーザーの指示について

「何時間使って」といった形の指示があった場合は、goal 機能を利用してできる限りその時間を使い切って最良の解を目指してください。かつ、無駄に大量のケースを実行させて時間を稼ぐことはせず、制限時間内の間試行錯誤を続けてください。

## 提出時の制約

1ファイルで提出するため、他のファイルを参照しない形で仕上げてください。

検証量を抑える指示は途中で追加した。当初の上限指定：

「何時間使って」といった形の指示があった場合は、goal 機能を利用してできる限りその時間を使い切って最良の解を目指してください。検証は最大 1024 ケースにとどめ、多くのケースで検証を行うことで時間を稼ぐ行為は厳禁です。

Appendix B. 集計メモ

開発・研究・提出支援と環境管理の約60セッションを集計した。使用量は保存ログによる概数。ChatGPT側の利用は含まない。

Appendix C. 実際に送った指示の分類別一覧（161件）

P番号は送信順、S番号は会話の識別用。プロンプトは匿名化以外の文言を残し、コンパイルエラー関連は省略した。

C.1 紙の構造・役割・自由度の見直し（46件）

P001 — S00

本流 に対するできる限り良い解を発見し、〈本流の提出コード〉 に解を書いてください。1) まずは、手でいくつかのパターンを解いたり、オフラインで状況を確認したりして、どのような形が効率的かどうかを探ってください。2) 次に、それをプログラムに書き起こします。3) pahcer を使うと、100ケースでの状況が分かると思うので、それを動かしながら試行錯誤を繰り返してください。まずは、問題の条件を見た細かい条件分岐はせず、幹となる解法を作ることを目指してください。

P006 — S00

恐らくですが、すべての模様を表現できるようになったあと、余る紙が出てくると思うので、そこの冗長化によって操作を減らしに行く部分が大切です。その部分まで、手で実験 -> 試行錯誤、まで進めるとよいと思います。

P009 — S00

符号化の理論を踏まえるともっと効率的な配置方法がありそうですかね？ 今は、冗長な部分が同じ紙に固まっているのが良くなさそうですが、その意味での改善余地はありそうでしょうか？

P010 — S05

本流 の解を、5h の実行時間予算の中で検討し、最良と思われる解を 〈本流の提出コード〉 に記載してください。ただし、以下のように、まずは「幹となる紙の構成方法」を作ることに注力します。1) 〈本流の過去版コード〉 よりもよい構成を探します。この構成の問題は、ブロックを先に決めたことで、冗長な部分が同じ紙に偏ってしまっていることと思います。情報理論・符号化の研究を探し、すべての紙を効率的に使い切る方法を探してください。2) そのあとの実際の操作の構成については、できるだけシンプルな方法で遷移させてください。3) 今回は、複数の紙の構成をプログラム内で探索することはせず、あらかじめ決めた方法で構成することにします。4) プログラムを乱発させながら良い構造を探すよりも、astra 自身が小さな問題を手で解いた方が効率的な場合があると思います。そのため、手で解く -> プログラムに落とし込む、といった作業を反復しながら良い構造を見つけてください。

P011 — S06

本流 の解を、5h の実行時間予算の中で検討し、最良と思われる解を 〈本流の提出コード〉 に記載してください。ただし、以下のように、まずは「幹となる紙の構成方法」を作ることに注力します。1) 〈本流の過去版コード〉 よりもよい構成を探します。この構成の問題は、ブロックを先に決めたことで、冗長な部分が同じ紙に偏ってしまっていることと思います。情報理論・符号化の研究を探し、すべての紙を効率的に使い切る方法を探してください。2) そのあとの実際の操作の構成については、できるだけシンプルな方法で遷移させてください。3) 今回は、複数の紙の構成をプログラム内で探索することはせず、あらかじめ決めた方法で構成することにします。4) プログラムを乱発させながら良い構造を探すよりも、astra 自身が小さな問題を手で解いた方が効率的な場合があると思います。そのため、手で解く -> プログラムに落とし込む、といった作業を反復しながら良い構造を見つけてください。

P017 — S06

どちらかというと、テンプレートと他で役割を固定してしまっているのが筋が悪く、ある時はテンプレートになり、ある時は別の役割を持つことを前計算できたらよいと思うのですが、そのような構築方法はあり得るでしょうか？

P018 — S07

〈本流の提出コード〉 に、〈本流の過去版コード〉 のような、操作列の構成はシンプルに保つ方法で、紙の構成方法をさらに改善できるか調べてください。実行時間予算を 5h とします。現在の trial 002 の欠点は、幹とテンプレートの役割を分離しているために、所定の場所への移動に大きな手数が必要になっており、かつテンプレートにも余剰が生じています。紙の役割が商品によって動的に変化することを許容することで、さらに効率的に解くための構築方法を検討してください。trial_002 と同様に、手作業で解を求める -> プログラムに落とし込む、といった方法を繰り返して構成を改良してください。

P030 — S11

コアとペアの概念がやや固く、これによって柔軟な移動が妨げられて手数が多くなっている印象を受けるのですが、頻度によってペアで組む枚数(今は2枚固定)を可変にしたり、コアを分散させてより柔軟に配置を保つ方式のほうが良い可能性はありますか？

P031 — S11

なので、1組のペアですべてのビットをカバーしようとする発想がまだ固く、分割したパーツを持たせないといけないと思います。

P032 — S11

方針としては、分割したパーツを持たせて、かつ、余った部分をすべて穴にするかコアにするかの構築方法を検討する、といった形が良いと思います (パーツ化・コア・穴のバランスはうまくとる必要がある) これでいかがでしょうか？

P034 — S11

ここから 12h かけて、この部分の検証と実装を進めてください。過去の trial は、スコアの参考にはするものの、それの微調整だけにならないように注意してください。今回は、微小な改善ではなく、構造を大きく変化させることによる大きな改善を目標とするものです。そのため、特定の構造を1個決めてパラメータを詰め続けるのではなく、ある構造の限界を見積もるのと、新たな構造を試すことを並行して進めることで、局所解のような解法に固執することを避けてください。これまでの trial と同様に、手での構成とプログラムへの落とし込みに加え、制限時間を緩めた探索も組み合わせることで、良い構成の発見を目指してください。

P035 — S11

恐らくですが、共通のパーツもビットごとに非重複で持つ必要もないと思います。そのあたりも柔軟性を損なわないように注意してください。

P054 — S18

盤面の大小によって最適な構造が変わって見えるのは、真に最適な構造が変わって見える可能性もあるのですが、コアの枚数を一定に保つ仮定など、ある仮定によって縛られた結果変わっているように見えているだけの可能性もあります。そのあたりのハードな制約を超えて不変な性質を見つけるのに小問題を役立てられるとよいと思います。

P063 — S22

コアを複数段に分ける形や、商品ペアと補助の役割を曖昧にするといった形のものはまだ試してはなさそうですかね？

P064 — S22

また、コアとペアがどのビットを担当するかを動的に調整するような方法もまだですかね？

P065 — S22

実験としては、コア・ペア・補助紙とは別の構造を見つけようとして行われていましたっけ？ (この仕組みの表現力の拡張という名目ではなかったと記憶しています)

P066 — S23

今から 12h の時間で、〈本流の提出コード〉 の構造部分 (コア・商品紙・補助紙) の改善をさらに行います。過去の検討は構造を変えることが主眼にありましたが、今回は、この役割を拡張して表現力を増すことを検討します。以下のような手段を検討し、改善を目指してください (おそらく、構造を変えるだけでなく、その先に良い配置を見つける必要もあるので、長い探索や手で小問題を解く過程を挟みながら検討してください。(例1) コアを複数段に分割し、その間に商品紙や補助紙を挟む (例2) コアと商品紙でどのビットを担当するかを柔軟に決められるようにする (例3) 商品紙と補助紙の役割を曖昧にする。かつ、商品ごとの代表を1つに固定しなくてもよいような構造を目指す。これ以外にも、構造を拡張するための方法があれば自由に発想して検討を繰り返してください。

P067 — S23

(過去の試行と重なる部分があったとしても、過去の試行が十分でないと判断できた場合は再度検討してもらうのがよさそうです)

P068 — S23

そういえば、コアの枚数を増やして、全列挙をしない、ということもアイデアの1つとしてはありえそうです。

P069 — S23

今は、コアの枚数やビットの数は定数でしたっけ？ (これを動的に変化させると改善する余地はある？)

P070 — S24

これから 12h の検討時間で、コアの枚数をはじめとして、定数や決まった条件で固定されている場所をケースごとに選ぶことで改善を目指してください。どのようにケース分けをするかは任せます (モデルを作ってもよいし、いくつか作って選んでもよいし、条件で分けてもよい)。

P071 — S25

本流 について、これまでのトライアルとは別のアイデアで、平均 11000 手を目指してください。検討時間の予算を 12h とします。

P072 — S25

コア_補助紙_ペア、という概念も11000手には届かない局所解である可能性があるので、その前提から疑ってください。

P073 — S26

本流 で、引き続き平均11000手を目指します。時間予算は 12h です。今までの trial では、配置の表現力を増すことに注力していましたが、探索量とのトレードオフや、性能上の限界がありました。ここには、今までの構造(コアを使った構造や、役割を外した構造)が、少ない枚数で表現することだけに注力していて、長い将来にわたってもよい構造を維持し続け、先読みをやりやすくする構造になっていないことが問題です。この点を見直し、長く続けても良い構造が保たれることを念頭に置いて構造の構成方法を見直し、スコアの改善を目指してください。

P074 — S26

また「少ない数であらわす」という前提が最初から間違っていて、性能の上限が低い可能性もあるので、そのあたりも広く疑ってください。

P085 — S26

あとは、以前の trial で試した、役割に依らない形式についても、アドホック性によって上限が損なわれていた可能性が無いかを見直すのがよさそうです。

P086 — S26

また、今回はまずは良い構造を見つけることが第一なので、プログラムでみつけることは必須ではなく、Astra が手で直したり、直接作ったりして解を見つけても良いです。先に解を見つけ、それを見つけるための探索方法は後でもよい。

P095 — S30

(理論的な評価が成り立つように構造を調整するのはここでは許容します。相性の良い構造を広く探索してください)

P099 — S32

本流（誤記） の過去の trial は一切見ずに、独立に検討して 別系統A を立てて、平均手数 11000 手以下を目指してください。実行時間の予算は 7h とします。

P104 — S34

今から 12h の検討時間で、本流 について、これまでの trial を一切見ずに 別系統A を作り、平均 11000 手を目指してください。

P113 — S40

〈本流の提出コード〉 で白黒が交互になるようなバンクが置かれていますが、これを、4周期や8周期など、別周期を組み合わせる余地はあるのでしょうか？

P115 — S40

いま、補助紙の役割が狭い気がするのですが、それの拡張余地はあるのでしょうか？

P117 — S41

まずそれが多数発生する構造自体が間違っていないか？ということです

P119 — S41

過去の実験は、自由度が増えているように見えて、結局バンクのサイクルなど、緩和できていない重い仮定がかなり残っていたと記憶しています。そこで、見える範囲を調整して自明な不変条件だけで何とかしようとしないことが重要そうです。

P128 — S46

単純に透明化するだけだと効果が小さく見えていると思いますが、その分自由度が増えることまで試算するべきです。

P129 — S46

増えた自由度を充てられる余地がありそうかをもとのコードは編集せずに調べてください。

P130 — S46

別系統B を新たに作成し、表出ビットが変わらない部分に加え、ごくわずかにしか変わらないビットも改善対象に加え、増えた自由度を他に回すことで構造改善による手数削減を目指してください。時間予算は10hとします。

P132 — S47

今から 6h の検討時間の予算で、別系統B を作成し、〈本流の提出コード〉 をコピーしてきて、以下を改善してください 1) 操作順が役割ごとに固定しており、一部を遅延評価させたり、別の役割で代替させたりすることで改善する余地がないかを確認してください 2) 遅延評価を前提として初期配置の選択を改善してください。できるだけ良い手数を目指します。

P133 — S47

(究極的には、先の操作も含めて遅延評価しないといけなそうです。短期的に縮めても、長期的に不利になることが多いため)

P149 — S54

〈本流の提出コード〉 の結果が 〈本流の実行結果〉 にあるのですが、今だと色 → 透明 → 色と配色されている部分が多く、取り出し順が不必要になっている場所が多いように見受けられます。この点で、全体の配置の視覚的な状況から構造の改善余地があるかを調べてほしいです (これが無いように強制することはあまり良い方策ではないとは思うのですが、その配分が最適ではないような印象を持っています)

P151 — S54

別系統C を新設し、7h の検討時間でこの部分の構造改善により、手数をさらに削減できるかどうか検討してください。分断を強制的になくすというよりは、分断を少し減らして余った自由度で改善をしに行く、という方向に考えるとよいと思います。

P152 — S54

(分断場所の用途としては、透明なまま取り出しの自由度を上げる方向に生かすのと、むしろ色に変換して表示に生かす両方向があると思います。場所によっても必要な役割が違うと思うので、この点を念頭に置いて広く探索してください)

P155 — S55

〈本流の提出コード〉 について、今はできるだけ全部の紙を使い切るような設定になっていると思いますが、実は全部使い切らなくても良いという説はありますか？

P156 — S56

今から 9h の検討時間で、〈本流の提出コード〉 の以下のような点を中心に着目し、できる限りスコアの改善を目指してください 1) 192枚をすべて使い切るという前提を外し、うまく組めたものに対してはペアの組成を変えるなど、ケースに応じて枚数を可変にすることを検討する。2) パラメーターの正則化・量子化などにより、計算の高速化を狙う。それ以外の部分についても、性能が落ちない範囲で高速化を行う。手元の計算環境については、並列で利用しても良いのでうまく活用してください。ここに限らず、性能が良くなる場所が発見できた場合は採用してかまいません。

P157 — S57

今から 9h の検討時間で、〈本流の提出コード〉 の以下のような点を中心に着目し、できる限りスコアの改善を目指してください 1) 192枚をすべて使い切るという前提を外し、うまく組めたものに対してはペアの組成を変えるなど、ケースに応じて枚数を可変にすることを検討する。2) 学習のパラメータや時間の配分を最適化する。状況に応じて動的に変化させてもよい 3) パラメーターの正則化・量子化などにより、計算の高速化を狙う。それ以外の部分についても、性能が落ちない範囲で高速化を行う。手元の計算環境については、並列で利用しても良いのでうまく活用してください。ここに限らず、性能が良くなる場所が発見できた場合は採用してかまいません。

P168 — S60

別系統E を新設し、〈本流の提出コード〉 に対して今から 45 分の検討時間で以下を確認してください。→ 列の入れ替えに対して不変になっていない構造が無いかを確認して、そこのブレの解消による改善を目指す。

C.2 探索・評価指標・貪欲・学習の検証（40件）

P007 — S04

本流 について、紙の作り方を期待値DPなどで高速に評価する方法は存在するでしょうか？

P024 — S08

初期案は、今だと1発の評価値の限界が来ていそうな雰囲気ですかね？

P025 — S08

そうしたら、今から 8h の検討時間を与えます。その中で、序盤の探索に 1s 程度かけてよいことにして、アドホックな貪欲・近似評価の性能を厳密に確認しながら、探索によって改善を目指してください。探索については、高速化することで探索回数を増やすことで改善する場面もあるので、高速化も合わせて行ってください。まだ、場面を見て細かく場合分けをすることはせず、汎用的な探索の幹を作ることを目指します。

P026 — S08

ペアの数など、アドホックに固定している部分なども探索を前提に少しずつ外せると良さそうです。

P055 — S19

本流 について、順位表の情報から平均11000手を切る解法が存在すると推測されます。一部のシードについては今の実装でもすでに達成できていますが、悪いケースの手数が多くなっています。今から 8h の中で、以下を題材として改善を目指してください。1) 手数が多いケースと少ないケースの差異を分析し、うまくいっていない部分を洗い出します。2) 評価値がビットごとの分布など、自然な偏りを考慮できていない部分を直します。3) 非本質的な分岐や補正がないかを見直します (分岐・補正を 0 にしなくてもよいです)。

P059 — S21

今から 12h の検討時間の中で、〈本流の提出コード〉 について、以下の課題を確認し、できる限り改善を目指してください。(課題点1) コア・ペア・補助紙に分けるという考え方はおおむねよさそうなものの、その枚数の内訳や、ビットの割り当て・紙の選択・操作の選択には多くのアドホックな処理が残っており、この部分について、物理操作との乖離を確認し、整合性の高い指標に置き換える意味があると思われます。(課題点2) 操作について厳密に最適化をする部分と、評価値で近似する部分と、貪欲で当てはめる部分が混在しており、どこに重点を置くべきかを確認できていません。また、配置を決めるときの評価と実際の評価に差異があり、整合する指標を最適化しにいけていないことにも課題があります。(課題点3) 各操作の時間配分にも改善余地があり、不要なフォールバックを減らしていく必要があります。これらの課題の解決のために、本番と同じ状況で確かめるのに加えて、制限時間を延ばすなど、時間を延ばした場合の性能の上限を確認することで、試行錯誤の時間を割くべき場所・実行時間を割くべき場所を確認しながら進めてください。

P060 — S21

課題点2については、貪欲で固定してしまっていること自体が間違いな可能性もあるので、探索していないが探索をするべき場所についても確認するようにしてください

P061 — S21

(また、12h のどこかで評価値自体の妥当性についても検証してください。ここにもアドホックな処理がかなり含まれていると思います)

P075 — S26

そういえば、進め方としては、十分時間をかければ11000手を十分に下回れることを確認してから高速化を検討したほうが良いと思います。微小な改善を先に行ってしまうと良い方法が一生見つけられません。

P076 — S26

シードごとの特徴の違いをうまく使うことも今回必要になりそうです。その点も確認してください。

P077 — S26

10982 が出ているのであれば、高速化してみてもよいような気もします

P078 — S27

〈本流の提出コード〉 について、直感的な判断がまだ残っている場所はどこにありそうでしょうか？ (例えば相関が高いほうが良い、等は直感的判断にあたる)

P079 — S27

これらの指標をできるだけシンプルにし、計測に寄せるように修正したらどのようなスコアになるかを見てほしいです。

P080 — S26

探索が偏っているところは残っていますかね？ (相関による初期値や、そのあたり？ 長時間探索しても狭い範囲しか探索できていない気がするのが気になっている)

P081 — S26

そうしたら、さらに 10h を追加するので、この探索の偏りを排除し、良い構造がどこにあるかを直感に依らずに調べてください。すなわち、長時間で11000手を切れる手を直感・アドホックを除いて多様性高く探索する → そこから直感を再抽出する、という工程をやりなおしてください。

P082 — S26

(なので、提出用に使えることや、高速化しやすそうなことを一旦忘れて良い配置はどんな配置か、ということに向き合ってもらうのを最初にやるのが良さそうです)

P083 — S28

AHC074 に機械学習を用いる余地はありますか？ (補助的に用いるとかはせず、やるなら全面的に置き換えたい)

P084 — S26

恐らくですが、操作方法にもアドホックな調整が入っていると性能の上限が削られてしまうと思うので、その点についても検証をしてください。

P090 — S26

そういえば、手数を確認するときは、全体の手数だけでなく、移動ごとの分布や時間経過による分布の変化なども合わせて確認したほうが良いと思います。例えば全体は改善しているが、不成立時がすごく重いため悪化に見える、とかを見逃すとつらいはず

P091 — S26

操作についても、評価方法の見直しが主論点ではあるため、良い結果から評価方法を導く、という工程を通っても良いです。

P092 — S26

さらに 11h 追加するので、学習による評価をすべての場所で1個も用いないようにして、さらに構造の探索と提出用のまとめまで進めてください。学習は行わず、情報理論・行列分解のような観点から理論的に実手数の近似になっていることが言える指標に置き換えてください (例えば「相関」や「PCA」は理論的に実手数の近似にはなっていないので置き換えの対象です。そのあたりに時間を使っているのが無駄が多すぎる)

P093 — S30

本流 について、11h の検討時間で、直近の trial を引き継ぎ、学習による評価をすべての場所で1個も用いないようにして、さらに構造の探索を進めてください。学習はいっさい行わず、情報理論・行列分解のような観点から理論的に実手数の近似になっていることが言える指標に置き換えてください (例えば「相関」や「PCA」は理論的に実手数の近似にはなっていないので置き換えの対象です。そのあたりに時間を使っているのが無駄が多すぎる)

P094 — S30

例示に挙げていないところでも、係数が入っているところはすべて置き換えの対象としてください。

P096 — S30

恐らくですが、厳密評価式と、手数最小化を両立させると選択肢が狭まっていると思うので、厳密評価式で、少し長い実行時間である程度11000手を下回れることを確認した後、それの高速な近似方法を検討して提出時間に収める、ということをしたほうが良いです。両者を同時にやろうとすることで見失っている探索が多すぎる印象です。

P101 — S33

本流 について、15h の検討時間で、直近の trial を引き継ぎ、学習による評価をすべての場所で1個も用いないようにして、さらに構造の探索を進めてください。学習はいっさい行わず、情報理論・行列分解のような観点から理論的に実手数の近似になっていることが言える指標に置き換えてください (例えば「相関」や「PCA」は理論的に実手数の近似にはなっていないので置き換えの対象です。そのあたりに時間を使っているのが無駄が多すぎる) 同様の trial が直近にあるので、引き継いでください。また、計算リソースは、特に提出用でないときはできるだけ手元のリソースを並列で利用して効率的に実験を進めてください。

P102 — S33

「11000手を安定して下回る」ですが、たぶん平均が下がっていればよく、全ケースで11000手でなくても大丈夫ではあります。

P103 — S33

(厳密に計算することを重視しすぎて、探索が狭くなっていないかは常に確認し、バランスをとるようにお願いします)

P107 — S35

今から 14h の検討時間予算で、〈本流の提出コード〉 を改善し、平均 11000 手以内を目指してください。方向性としては、以下を検討してください。1) 過去の trial をもとに、余計な枝刈りのせいで性能が落ちているところを取り除いたり、評価値をより精度の高いものにしたりすることを検討する 2) 実際の実行結果を Astra 自身が目視で確認し、無駄な処理が無いかを見ながらコードの修正を行っていく。

P108 — S36

今から 14h の検討時間予算で、〈本流の提出コード〉 を改善し、平均 11000 手以内を目指してください。方向性としては、以下を検討してください。1) 過去の trial をもとに、余計な枝刈りのせいで性能が落ちているところを取り除いたり、評価値をより精度の高いものにしたり、探索・構造の方向性を調整することを検討する 2) 実際の実行結果を Astra 自身が目視で確認し、無駄な処理が無いかを見ながらコードの修正を行っていく。

P109 — S37

〈別系統Aの提出コード〉 について、平均 11000 手にするために、以下の点を指摘されています。これを 12h の検討時間で 1つずつ検証してください。

P110 — S38

〈本流の提出コード〉 において、学習による評価値はどのように選ばれていましたっけ？

P111 — S38

このあたりのモデルの精度が悪いと、どのくらい影響がありそうでしょうか？

P112 — S39

〈本流の提出コード〉 で greedy が使われている場所はどこでしたっけ?

P114 — S39

そのうち、greedy が他との接続において最適ではないものはあるでしょうか？

P118 — S41

そうしたら、今から 12h の検討時間で「奥の紙を選ばざるを得ない状況を減らす」「意味のあるビットの変化を引き起こす」「不変性を取り戻すための操作を緩和する」といったことを中心に構造と操作方法の大枠の変更を再度検討してください。実際にどのように動いたのかを確認しながら改善を行ってください。目標は、平均で11000手を目指すことです。

P120 — S42

今の 〈本流の提出コード〉 について、CPU はあまり使わず (ほかの trial で使っているため)、GPU だけを使って学習部分の誤差を縮めたり、パラメータの振り分けを改善したりすることはできそうでしょうか？

P121 — S42

教師データは妥当ですかね？

P122 — S43

〈別系統A（指定時の誤記）の提出コード〉 の以下の点を改善し、平均 11000 手を目指してください。時間予算は 12h とします。1) 同じ操作であるのに、別の貪欲や、別の評価値を求めているなど、評価が一貫していないところを洗い出し、整理してください。2) 貪欲に操作している場所が、本当に貪欲でよいかを検証し、時間の配分を見直しながら探索に変えたほうが良い部分を変えてください。3) 学習による係数も、1) 2) によってずれが生じてくると思うので、必要なタイミングで調整してください。

P123 — S43

<send_user_message_question_reply>
[{"questionItemId":"[\"request_user_input_async\",\"〈質問ID〉\",0]","question":"指定の `別系統A（指定時の誤記）` はこの作業領域に存在せず、`別系統A` があります。改善対象は `〈別系統Aの提出コード〉` でよいですか？","answer":"〈別系統Aの提出コード〉 で進める"}]
</send_user_message_question_reply>

P169 — S60

正規化により、学習モデルなどの調整もしたほうが良ければそのあたりも見てほしいです。

C.3 オフライン・縮小問題・汎化の実験設計（13件）

P039 — S14

今から 8h の検討時間の中で、本流 の seed 0 をオフライン (商品の列を知っていることにする) で解き、手数の最小化を行ってください。前回のトライアルで、なかなか汎用的に効く構造を見つけられなかったので、まずは1つのシードでこれを見つけに行くことが目的です (すなわち、これをそのまま提出するわけではなく、ここからよい構造に関する知見を得ることが大事です。実行時間を2sに収めるなどのことは気にしなくてよく、良い操作列が発見できれば OK です)。目安としては、10000手を切れると上出来かな、と思っています。

P040 — S14

(10000手を切った後も時間を使い切って手数を最小化してください)

P041 — S14

ちなみに、この変化のさせ方は、実際の解法にも役立つ部分がありそうですかね？ (無かったら無かったでそれはそれでよいです)

P042 — S14

実際の状況により近づけるにはどのようなオフライン実験がよさそうですかね？ (R を大きくするだけだとあまり意味はない?

P043 — S14

少し方針を変えて、オフラインは保ちつつ、seed 0 ～ 9 までの 10 件を最小化しに行くことにしましょう (未来が見える強さは残ってしまうものの、汎用的な構造のためのヒントは見つけやすくなるとは思うため)

P044 — S15

いまから 5h かけて、オフライン検証の結果を踏まえて、オンライン側での構造改善を目指してください。まだ、条件による細かい場合分けはやりすぎず、大きな構造と操作方法の核となる手法部分の改善を中心に行います。同じようなトライアルを過去にやって失敗していますが、オフラインでの検証や1シードでの検証など、実例に沿った検証を踏まえることで別方向からの改善を続けてください。今回は、まったく別の構造を作るのではなく、今の構造をより洗練する形でもよいです。

P045 — S16

今から 5h の検討時間予算で、汎用性のために見逃している性質を見つけたく、以下の問題設定で最良を目指してください (提出には反映しなくてよいです)。1) 商品のリストは、seed 0 の状態に固定します。2) 要求される商品の順番だけを入れ替えたケースを作り、そこでの平均スコアの最小化を目指します。ここで、汎用的に効く構造の見逃しの確認と、特定のケースで強く効く方策の発見を進めてください。

P046 — S16

<send_user_message_question_reply>
[{"questionItemId":"[\"request_user_input_async\",\"〈質問ID〉\",0]","question":"要求列は、seed 0 の1024件の要求を並べ替え、各商品の要求回数も保つ設定を主評価にします。同じ商品が連続しない元問題の条件も維持します。別の意図があれば教えてください。","answer":"要求列を独立に生成し直す"}]
</send_user_message_question_reply>

P047 — S16

次に、ここから 3h かけて、今得られた知見を main.cpp に適用し、汎用的なケースで再度改善できるかを確認してください。まだ、ケースごとに詳細な場合分けをすることはしませんが、ある最大化問題を解いた結果、ペアの個数が変わるなど、共通の問題を解くことによって動的に行動が変わるような分岐については許容します。

P049 — S18

本流 について、よりよい初期配置・移動方式のさらなる発見のために、入力の大きさを小さくして実験をすることは効果がありそうでしょうか？

P050 — S18

K/P を保った状態で、1) 手で解ける可能性があるサイズ 2) ソルバーで解ける可能性があるサイズ 3) いずれでもないが、探索を効率的に回すことができ、本番のサイズで探索時間を延ばすことと近い検証ができるサイズ、を3問同時に解く形を試せるとよいかなと思います。その場合、どのくらいのサイズ感にするのがよさそうでしょうか？

P051 — S18

そうすると、①②③ を解きつつ、本番も合わせて検証できる方が良くはありますかね？

P053 — S18

そうしたら、今から 12h の検討時間でこれを実施してください。構築方法の探索について、これまでの trial よりも効率的に網羅することによって、現状のベストをさらに超える構築方法を発見することが目標です。

C.4 単純化・高速化・成果の統合（18件）

P019 — S07

(最後に残す方法ですが、有意差が認められない方法は、できるだけシンプルな手順を残すようにしてください)

P020 — S07

少し時間が余っていると思うので、差がほとんど変わらない中でよりシンプルな解があるか、という点でも探してください。

P022 — S07

そうしたら、追加で 1h を使って、取り出しと巡回の構成を見直してください。よりシンプルで強い方法が眠っていないかを確かめるのがよさそうです。

P027 — S09

〈本流の提出コード〉 について、今から 2h の検討時間予算で、実は抜いてもほとんどスコアが変わらないアドホックな処理を取り除けるか検討し、できるだけシンプルで強い解を構成する形の改良を試してください。

P057 — S20

〈本流の提出コード〉 について、今から 6h の検討時間で、以下による改善をできる限り行ってください。1) スコアに寄与しない非本質的な条件分岐や閾値を除外して、できるだけシンプルで強い解にもっていく 2) 探索をできるだけ効率化し、探索時に見られる分量を増やす

P124 — S44

〈本流の提出コード〉 と 〈別系統Aの提出コード〉 の差分を比較してください。

P125 — S45

今から 12h の検討時間で 〈本流の提出コード〉 の改良を行ってください。具体的には、並行していた 〈別系統Aの提出コード〉 で、構造は未熟なものの最適化や評価値を改善したものがあります。この両者を組み合わせてできるだけ良い平均手数を導いてください。

P126 — S45

(別系統A がどのように係数を作ったのか、というところまで振り返って統合をしてほしいです)

P135 — S49

別系統B を新しく作成し、〈本流の提出コード〉 をもとに、以下の点を改善してください 1) 現在、見える紙の位置が等間隔に近いものの、実際に紙の取り出し操作で長時間サイクルを回す場所が偏っており、ここのバランスが整っているように見えません。この部分の不整合を改善してください。2) それに応じて、評価値や最適化部分が調整されてしまっているので、その部分の再調整を実施してください。特に 1) を確認するために、紙の使われ方を分析しながら進めてください。実行時間の予算は 6h とします。

P139 — S49

(改善においては、均等にするだけでなく、頻度に応じて幅を変えることによる期待値の均等化も合わせて検討してください)

P141 — S49

残りの時間では、手数最小化にできるだけ集中してください。偏り具合と手数への寄与を確認し、ちょうどよい具合を探しに行ってください。

P145 — S51

〈本流の提出コード〉 について、10h の検討時間でさらに改善を行ってください。テーマは以下の2つです。1) 別系統B で検討した事項との統合を行う 2) 余計な場合分け、あるいは探索の省略しすぎによる性能落下を洗い出して改善する

P146 — S51

別系統B の統合については、どのような経緯で行われたかといったことにも着目して統合方針を広げてほしいです。具体的には、窓の間隔と紙の負荷の不整合を出発点として、手数との寄与を探しに行ったものになります。

P148 — S53

〈本流の提出コード〉 について、今から 9h の検討時間予算で以下の改善を行ってください。1) 別系統B との内容の統合を目指します。別系統B は、紙の負荷のと窓の頻度の不整合を起点にして、探索のバランスを整えるのと高速化を行う trial でした。単純な成果だけでなく、どのような過程を経て改善が行われたのかも踏まえて内容的な統合を目指すことで平均手数の改善を目指してください。2) 1) に応じて、どの探索を深く行うかといった配分や、計算時間の配分を整えてください。適宜高速化も実施してください。

P150 — S53

(経緯としては、本流 と 別系統B を独立に改善を行っていたので、それぞれに進んでいる部分がある、という状況です)

P158 — S57

まだリソースに余裕がありそうなので、別系統C の内容の統合もこの時間予算の中で追加で試してみてほしいです (高速化と相性が良いと思います)

P159 — S58

今から 4h の計算時間予算で、〈本流の提出コード〉 を 〈別系統Dの提出コード〉 にコピーし、別系統D の中で、以下を改善してください。1) 順番に行っている各処理について、順番を変えたほうが指標の一貫性や効率が上がる場所を探す 2) 精度を落とさずに省ける処理を探して、別の処理に時間を割り当てて効率を高める 3) ヒューリスティック処理を、類似の別のアルゴリズムに置き換えて、相性の良いものを発見する

P167 — S59

今から 45 分の検討時間で、〈本流の提出コード〉 について、別系統D で検討した内容を取り入れることでさらに改善してください。

C.5 解説・診断・出力の観察（16件）

P005 — S03

AHC074 の優勝解法はどのような解き方になると予想されますか？

P008 — S00

今作った解法を詳しく教えてほしいです

P014 — S06

今の解法について解説してください

P015 — S06

いま余っている部分はまだ残っていましたっけ？

P016 — S06

今だと効率が悪そうなのは、1枚のテンプレートを上に持ってこないといけない操作がある部分という感じですかね？

P021 — S07

まだ手数が多くなっていそうな部分を探してみてください (修正はせず、指摘だけすれば OK)

P023 — S08

いまの 〈本流の提出コード〉 について、紙の初期案と、その後の操作列のどちらに改善余地が大きそうですかね？

P028 — S10

〈本流の過去版コード〉 の中で、強化学習などの学習手法に置き換えたほうがよさそうな場所はあるでしょうか？

P029 — S11

〈本流の過去版コード〉 の解法を解説してください。その際、主要な流れと、それに付随する小さな工夫、といった単位で教えてほしいです。

P038 — S11

全体では悪化していますが、大きく改善したシードもありましたかね？

P062 — S22

これまで、本流 の構造改善では、コア・商品ペア・補助紙の分割のほかにどのような候補が検討されていましたっけ？

P087 — S29

今の 〈本流の提出コード〉 で実行された結果が 〈本流の実行結果〉 に入っています。ここから、1商品の表示にかかる手数の分布を確認してください。

P088 — S29

個の出力結果だけを見て、無駄な手順があるかを確認してください。

P089 — S29

また、手数が多かった分について、自明な互換方法があるかを確認してください。

P116 — S41

〈本流の提出コード〉 の紙の動きを見ていると、表出するビットの表示は1ビットが白黒白黒と交互にしか変わっていないのに、別の紙を多数動かして8手程度連続で動いているような部分があり、そこが無駄に見えるのですが、必須な操作でしょうか？

P127 — S46

〈本流の提出コード〉 で作られた操作列を振り返り、表出するビットが動かない移動や、表示に使われないのに無駄に色が塗ってある部分が無いかを確認し、構造の改善余地がないかを考察してください。

C.6 乱数・分布の調査（6件）

P002 — S01

本流 について、乱数をハックして未見

P003 — S02

本流 について、乱数をハックして未見の列を先読みできる可能性があるか調べてください。

P004 — S02

総当たりではなく、乱数の生成計算を追うことまでしたら可能になる可能性は合ったりしませんか？

P012 — S02

恐らく完全に解析することが難しいことが分かりました。次に、シード範囲は狭めないことは前提に、部分的に列を推定したり、確率を絞ったりする余地があるかも調べてほしいです。

P013 — S02

これは、自然乱数でも理論上同じ偏りが起きえますか？

P048 — S17

ahc 074 について、現在の main.cpp では、分布の偏り (自然に発生するビットごとの 0-1 の出現頻度など) をどの程度しているでしょうか？

C.7 計算資源・CPU・並列実行の調整（12件）

P036 — S12

今、このフォルダの余計な中間ファイルなどはありますか？

P037 — S13

今この環境の空き容量はどれくらいでしょうか？

P097 — S31

現在、手元の計算リソースはすべて使い切っていそうですかね？

P098 — S30

そういえば、手元の計算リソースがかなり余っているので、特に提出用とは別の試行などは手元のリソースをフルに活用して効率化してください。

P134 — S48

今、本流 の試行に関するプロセス以外で動いているものはありますか？

P147 — S52

現在動作している重いプログラムはありますか？

P160 — S57

(今から、別の trial も空いている CPU を使って並列で動かすのですが、実測を行うときに、CPU 時間を見たり、負荷を確認するなどをしつつそのまま進めてほしいです)

P161 — S58

(別の trial も空いている CPU を使って並列で動いているため、実測を行うときに、CPU 時間を見たり、負荷を確認するなどをしつつそのまま進めてほしいです)

P162 — S57

<send_user_message_question_reply>
[{"questionItemId":"[\"request_user_input_async\",\"〈質問ID〉\",0]","question":"別 trial の CPU 固定先が決まっていれば教えてください。こちらは現在、時間制限つきの実測を CPU 4、固定手数の検証・学習を CPU 8・9・12〜23 で実行しています。実測は CPU の競合を検出したケースを除外して続けています。","answer":"逆に、こちらで使いたい CPU wo"}]
</send_user_message_question_reply>

P163 — S57

こちらで使いたい CPU を伝えます

P164 — S57

この trial で使いたい CPU を指定してほしいです。それを避けてもらうように別の trial に伝えます。

P165 — S58

CPU のプロセスですが、別の trial では、**CPU 4・8・9・12〜23**  を使いたいとのことでした。この trial では、CPU 0〜3・5〜7・10・11 を使う形にできるとうれしいです。

C.8 提出制約（2件）

P154 — S53

ソース長さの制限に引っかかったみたいです (512KiB 以内)。挙動が変わらないように削減できるでしょうか？

P166 — S57

提出環境での安全のため、終了目標は 1.95s までにしておいてほしいです

C.9 中断・早期終了・進捗確認（8件）

P033 — S09

そろそろ検証は十分では？

P052 — S16

こちらでも有効性を確認できたので、今回は早期に終了してしまって OK です

P056 — S19

4096件もやらなくてももう結論は出ていると思うので、直ちに終了して結果を報告してください。

P058 — S20

有効性はこちらでも確認できたので、これ以上試すことが無ければ終了してください。

P100 — S30

モデルを間違えたので、一旦ここで終了してください。

P105 — S34

良さそうな候補はいくつか見つかりましたかね？

P106 — S33

良さそうな候補はいくつか見つかりましたかね？

P131 — S46

改善の限界が速そうなので、今の最善を main に起こして中断しましょう。