Aegis-V3 引擎：三层神经网络的物理级反侦察

提取原意，丢弃 AI 痕迹。本层通过深度语义解析，将文本的「信息核心」与「机器统计指纹」彻底分离。我们只保留你的逻辑与论点，剥离大模型生成的词汇聚类模式、句法平滑度等可被探针识别的特征。输出的是语义等价的「纯净骨架」。

彻底粉碎 Turnitin 的统计模型。AI 文本具备高度可预测的困惑度（Perplexity）与突发性（Burstiness）分布。本层通过非线性句法重构、词序置换、句式裂变等技术，从底层打破这些统计学规律。探针无法再通过 n-gram 频率或句长分布识别机器文本。

模拟母语者的书写逻辑。前两层输出的文本在统计学上已「隐形」，但可能缺乏自然语感。本层基于 100,000+ 篇常青藤校友真实论文训练的微调模型，为文本注入母语者的句式呼吸感、长短句节奏与词汇选择偏好，确保输出经得起教授肉眼推敲。