可以利用自然语言处理（NLP）算法进行文本分析，识别并自动提取论文中的关键词、概念和段落结构等信息。这些数据可以通过机器学习模型训练出一个“文档相似度”或“重复率”的计算公式，用于评估每一段的相对重要性和可重复性。这种方法的优点在于能够准确地检测到潜在的重复部分，但同时也需要大量的训练样本来确保算法的准确性。

还可以探索使用深度学习技术实现自动降重功能。通过构建语义相似度模型，可以从大量高质量的中学习到特定主题下常见的表达方式和词汇组合，从而帮助作者避免重复使用的相同表述。这种方法不仅提高了论文的质量，也减轻了人工修改的任务量。

对于复杂的学术文献，即使采用上述技术也无法完全避免重复。在实际应用过程中，还需要结合人工审阅和编辑的步骤，以确保最终产出的既具有创新性又不过于雷同。

通过对AI技术的合理运用，不仅可以显著提高论文查重降重的效率和质量，还能促进学术交流与合作，推动人工智能领域的发展。