一种常见的方法是使用机器学习算法，例如深度学习模型，通过对原始文本进行预训练，然后通过特征提取、聚类等步骤，找到最相关的句子或短语，并删除重复的信息。这种方法能够有效降低重复率，但同时也可能带来一定的计算成本和资源消耗问题。

另一种方法是采用人工干预的方式。可以通过人工阅读原文并标记关键句，然后根据标记的结果对原文进行编辑，去除不必要的重复。这种手动方式虽然效率较低，但对于特定场景下的应用，如快速审阅或编辑小部分文本，仍然具有实用性。

还有一些基于规则的方法也被广泛应用于AI降重领域。可以利用词汇频率统计或主题词挖掘的方法，识别出文中出现频率较高的词语或短语，进而筛选出不合理的重复。

AI降重的方法多样且复杂，每种方法都有其适用范围和优缺点。在实际应用中，结合多种方法的综合运用，往往能获得更好的效果。随着技术的进步和应用场景的多样化，相信会有更多创新的技术手段被开发出来，以满足不同需求。