随着科技的发展，越来越多的研究者开始将人工智能(AI)技术应用于科研领域。如何有效地利用AI技术降低论文中的重复成为了许多研究者面临的重要问题。本文旨在探讨如何通过使用AI技术来降低论文中的重复率。

我们可以利用自然语言处理(NLP)技术对文献进行自动摘要。NLP可以帮助我们快速识别出文本中的核心观点、结论以及主要论点，从而减少重复的。AI还可以通过对文本的情感分析，帮助我们判断哪些部分可能需要调整或重新组织，以避免不必要的重复。

深度学习方法也可以用于文本相似度计算。通过训练一个模型来比较两个文档之间的相似性，可以大大提高我们的检测效率。这种方法不仅能够发现文本中的一致性部分，还能发现那些在某些上下文中看似不同的但实际相似的部分。

结合统计学的方法，如词频统计和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法，同样能够有效降低论文的重复率。这些方法可以通过计算不同文本片段之间的差异程度来识别出可能重复的，进而提供有效的降重建议。

还有一些更先进的AI技术，如基于迁移学习的自动摘要、基于神经网络的文本分类等，正在被逐渐应用到学术论文的降重过程中。这些技术不仅可以提高论文的质量，还能够在一定程度上减轻研究人员的工作负担。

通过合理地运用AI技术，我们可以大大降低论文中的重复率，使得研究成果更加清晰、有条理，同时也为其他研究者提供了宝贵的参考素材。随着AI技术的不断进步和完善，相信它将在更多领域发挥其独特的作用，进一步推动科研工作的高效进行。

上述信息仅作为示例，具体实践时应根据实际情况进行调整。