本研究旨在探究哪些大语言模型（LLM）文本逃避攻击能够绕过当前最先进的对抗性微调检测器。作者发现，虽然对抗性微调可以轻易封堵2025年获胜的逃避方法，但检测器存在一个根本性的不对称漏洞：将生成文本推出检测器的训练分布（out-of-distribution, OOD）能够可靠地击败对抗性检测，而将文本拉入分布（例如模仿人类训练数据）则完全失效。基于此，作者提出了两种新型OOD攻击家族：跨年代语域攻击（cross-decade register attacks）和现代主义意识流形式（modernist stream-of-consciousness form）。这两种策略均能轻松绕过对抗性防御，在保持文本自然度的同时，将欺骗成功率提升至先前方法的约50倍。此外，实验表明，部署者最直观的应对措施（用年代散文扩充训练数据）也无法封堵该漏洞。这些发现表明，包括对抗性微调检测器在内的多个检测器家族，在结构性OOD偏移下均存在持续漏洞，而这一机制正是作者团队在ELOQUENT 2026 Voight-Kampff排行榜上取得领先成绩的核心驱动力。