Hacker Newsで注目: Jane Streetが手設計ニューラルネット逆解析パズルを詳解

Hacker Newsで拡散した理由

Hacker Newsの "Can you reverse engineer our neural network?" は、取得時点（2026-02-25 UTC）で 262ポイント、182コメント を記録した。リンク先のJane Street記事は、単なるパズル告知ではなく、モデル内部をどう読み解くかを工程として示す技術解説になっている。参加者にはブラックボックスAPIではなく model.pt が配布され、ネットワークが何を計算しているかを逆算する課題だった。

この流れは実務の解析に近い。構造把握、活性の観察、仮説検証を往復しながら、徐々に機能を同定していく。

記事で示された技術ポイント

公開内容では、対象ネットワークは通常学習モデルというより、意図的に設計された構造として記述されている。重みに整数が多く、終端には 48x1 の反復的なレイヤ構成が見える。ReLUの組み合わせがバイト単位の等値判定のように働く説明もあり、後段バイアスと合わせて特定値判定を実装している形だ。

さらに記事は約 2,500個の linear layer を挙げる。ある解答者はグラフ縮約、整数計画、SAT化を試し、問題サイズは大幅に削減できても、単純な総当たりでは終わらない複雑さが残ると報告している。

MD5仮説への到達と不具合発見

転機は周期構造の発見だった。反復ブロックからハッシュ計算の可能性を立て、活性挙動を比較した結果、内部計算は MD5 と整合するという結論に至る。加えて、入力長が32バイトを超えると長さ処理に異常が出る経路を特定し、そのバグを個別に追跡した点も記事の見どころだ。

ただし、そこまで分かっても一般的な逆計算は容易ではない。最終解は、構造理解とパズル特有ヒントを組み合わせた探索で得られたと説明される。

エンジニアリング上の含意

示唆は明確で、複雑モデルでも反復モチーフや制約を抽出できれば、機能復元の糸口は作れるということだ。実運用でも、モデル解析は単一手法では完結せず、構造圧縮・仮説検証・制約付き探索を併用する作業になる。

出典: Jane Streetブログ
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