M0 — přesná matematika. Projdeme všech 65 536 hodnot nonce pro 16 jobů. Nonce sedí na pozici W3. Jeden průchod 64 koly SHA-256 → zachytíme výsledky v checkpointech r = 4, 6, 8, 12, 16, 20, 24, 32, 40, 48, 56, 64.
Měříme jak moc je výstup předvídatelný, kdy zmizí struktura a jestli se výsledky shodují napříč joby.
Co hledáme
Přenositelný signál. Pokud AI dokáže říct „tento nonce je slibnější" a má pravdu i na datech co neviděla — máme signál (E_k > 1).
Bez signálu: projekt končí za centy. Se signálem: jdeme dál. Obojí je vědecký výsledek.
// Jak to probíhá
🔬
M0 — Přesná matematika TEĎ
65 536 nonce × 16 jobů = 1 048 576 kombinací. Jeden průchod 64 koly. Měříme Walsh spektrum, lavinový efekt (SAC), algebraický stupeň (ANF), vliv bitů, autokorelaci.
~$0.22 · c7g.medium · us-east-1 · max 4h
🧠
M1 — Malý model BRÁNA
Logistická regrese + malý MLP. Testuje se na jobech, které model nikdy neviděl. Pokud funguje jen na tréninku = nic neobjevil.
~$0.35 · stejný EC2 · jen po M0 OK
✅
M2 — Nezávislé ověření BRÁNA
Čistý server, nové joby, zamčená konfigurace. Pokus o vyvrácení vlastního výsledku.
~$0.20 · nová instance
🚀
M3 — GPU test BRÁNA
Větší data, plných 64 kol. Jen po M2 OK, souhlas před spuštěním.
~$2–8 · g5.xlarge Spot
⏸
M4 — Větší pilot POZASTAVENO
2 000 jobů × 8 192 nonce. Jen pokud škálování odpoví na novou otázku.
$8–57 · zvláštní souhlas
Pravidlo: Před každým EC2 spuštěním Claude spočítá cenu a čeká na tvůj souhlas. GPU jen po M2.
// Náklady
Utraceno
$0.00
tento měsíc
M0+M1+M2
$0.70
odhad celkem
Zbývá
$100
měsíční budget
GPU (M3)
$2–8
jen po M2 OK
Ceník serverů (us-east-1)
c7g.medium — základní (1vCPU, 2GB)
$0.036/h
c7g.large — záloha (2vCPU, 4GB)
$0.073/h
c7g.xlarge — MLP (4vCPU, 8GB)
$0.145/h
g5.xlarge Spot — GPU A10G (M3+)
$0.44/h
Cena experimentu
M0 math (4h CPU)
~$0.18
M1 MLP (8h CPU)
~$0.35
M2 ověření (4h)
~$0.18
M3 GPU Spot (6h)
~$2.70
M0+M1+M2 celkem
~$0.70
// Výsledky experimentu M0
M0 zatím neproběhl. Grafy ukazují simulaci toho, co od SHA-256 očekáváme. Po spuštění M0 se naplní reálnými daty.
Lavinový efekt (SAC)
Průměrný počet změněných výstupních bitů při překlopení 1 bitu nonce. Ideál = 128/256. Nízká hodnota v malém r = nonce ještě „nedoputovalo" do výstupu.
průměr jobů
ideál 128
Max Walsh koeficient |W|
Největší korelace výstupu s lineární kombinací vstupů. Klesá s koly → výstup je méně lineárně předvídatelný. Vysoká hodnota v nízkých r = využitelná struktura.
max |W| / 65 536
prah náhody
Algebraický stupeň (ANF)
Složitost výstupního bitu jako booleovské funkce nonce. Roste s koly, max = 16 (16-bit nonce). Pomalý růst = nonce má větší vliv na výstup = potenciální struktura.
průměrný stupeň
max stupeň (nejhorší bit)
Bias výstupních bitů
P(bit=1) − 0.5. Dokonalá náhoda = 0. Velký bias v nízkých kolech je normální (nonce nezačalo ovlivňovat výstup). V plných 64 kolech by měl být blízko nuly.
max |bias| přes bity
průměr |bias|
Distribuce leading zeros (r = 64)
Počet nonce s k nulami na začátku hashe. Měla by přesně odpovídat geometrickému rozdělení 2⁻ᵏ — to by potvrdilo, že výstup je rovnoměrně náhodný.
naměřeno
očekáváno (2⁻ᵏ × 65536)
E_k — výhoda AI (po M1)
E_k = kolikrát více nízkých hashů obsahuje top-α% nonce podle modelu oproti náhodě. E_k = 1.0 = žádná výhoda. E_k > 1.0 = model vidí strukturu.
E_k (k=8)
E_k (k=12)
baseline = 1.0
Jak číst výsledky
SAC ≈ 128: SHA-256 funguje jak má — každý bit nonce ovlivňuje ~půlku výstupu. V r=4 může být SAC jen 10, do r=32 by měl dosáhnout 128.
Walsh max klesá rychle: Lineární struktura mizí. Pokud klesá pomalu nebo nerovnoměrně mezi joby → zajímavé.
ANF stupeň dosáhne 16 brzy: Normální. Pomalý růst = nonce má složitější vliv = potenciálně využitelné.
E_k > 1 na nových jobech: Tohle je hlavní metrika. Potvrdí nebo vyvrátí, jestli AI vidí přenositelnou strukturu.
// EC2 servery · us-east-1
Před spuštěním: Probrat s Claudem cenu a čekat na souhlas. Max 1 instance. Disk se smaže automaticky.