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#!/usr/bin/env uv run --with openai,transformers,tqdm--script
from openai import AsyncOpenAI
from transformers import AutoTokenizer
from tqdm import tqdm
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="RL Memory Agent")
parser.add_argument(
    "--api_base",
    type=str,

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from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch

torch.backends.cudnn.benchmark = True

device = "cuda:0"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "apple/DiffuCoder-7B-cpGRPO", trust_remote_code=True, device_map=device
)
model = AutoModel.from_pretrained(

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use std::ffi::c_int;

fn inner() -> anyhow::Result<()> {
    use tinygrad_in_rust::backend::cuda;
    cuda::cuda_init("/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so")?;
    cuda::nvrtc_init("/usr/local/cuda/lib64/libnvrtc.so")?;
    cuda::nvjitlink_init("/usr/local/cuda/lib64/libnvJitLink.so")?;
    let res = cuda::CuCompiler::new_default()?.compile(
        r#"
            extern "C" __global__ void add(int *a, int *b, int *c, int size) {

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def ai(prompt: str):
  from google import genai
  client = genai.Client(api_key="")
  response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17",
    contents=f"Write a python3 code only, no explanation. {prompt}"
  )
  code = response.text
  if code.startswith("```python"):
    code = code.removeprefix("```python").strip()

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from tinygrad import Tensor, nn, dtypes, TinyJit, Variable, Context
from tinygrad.dtype import DType
from transformers import AutoTokenizer
from typing import Tuple, Optional, List, Dict, Generator
from huggingface_hub import hf_hub_download
import time
from tqdm import tqdm

Tensor.no_grad = True

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package commandparser

import (
	"encoding/json"
	"errors"
	"fmt"
	"regexp"
	"strings"
)

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プロンプト:
あなたは料理番組の司会者です。今日のテーマは「誰もが驚く簡単で豪華なディナー」。限られた食材で簡単に作れる豪華な料理を紹介し、視聴者に「こんな簡単で美味しい料理があるなんて！」と思わせる説明をしましょう。 料理の過程で、時折視聴者にクイズを出したり、簡単な料理のコツを教えたりするなどして、視聴者の参加意識を高め、一緒に料理を楽しめるような雰囲気を盛り上げてください。 具体的にどんな料理を紹介するか、クイズの内容、料理のコツなど、詳しく教えてください。

ベースモデル:
 料理：おろし野菜と魚粉のタネ

* 簡単に作れ、栄養満点な料理です。
* 時間制限は短く、家族や友人と簡単に一緒に作ることができます。

クイズ：

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FROM gcr.io/distroless/python3 AS distroless
FROM scratch
COPY --from=distroless /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0 /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0
COPY --from=distroless /lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so.2 /lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so.2
COPY --from=distroless /lib/x86_64-linux-gnu/libutil.so.1 /lib/x86_64-linux-gnu/libutil.so.1
COPY --from=distroless /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6 /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6
COPY --from=distroless /lib/x86_64-linux-gnu/libexpat.so.1 /lib/x86_64-linux-gnu/libexpat.so.1
COPY --from=distroless /lib/x86_64-linux-gnu/libz.so.1 /lib/x86_64-linux-gnu/libz.so.1
COPY --from=distroless /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6
COPY --from=distroless /lib64/ld-linux-x86-64.so.2 /lib64/ld-linux-x86-64.so.2

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function translate(text, from = "auto", to) {
  try {
    const result = UrlFetchApp.fetch(
      "https://translate.google.com/_/TranslateWebserverUi/data/batchexecute",
      {
        payload:
          "f.req=" +
          encodeURIComponent(
            JSON.stringify([
              [