随着人工智能技术的发展，越来越多的企业和个人开始使用AI来优化结构、降低重复率。一种常见的方法就是使用文本摘要技术，将大量信息提炼成简洁明了的。

通过自然语言处理（NLP）技术，可以将输入的进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，提取出的核心观点和关键词。利用深度学习模型，如BERT或GPT-4等，构建一个强大的语义理解系统，从提取的关键字中抽取重要的句子和段落。

使用文本相似度计算工具，比如余弦相似度或者Jaccard系数，分析提取出来的关键句与原文之间的相似度。如果相似度较高，则说明这些关键句在原文中的重要程度较高，可以通过人工编辑将其加入到最终版本中；反之，则需要重新考虑是否有必要保留这部分。

还可以利用机器翻译技术将原始翻译成目标语言，然后对比原版和翻译后的，找出不匹配的部分，进一步修改和完善。

为了保证的质量和可读性，可以在保留核心观点的基础上，适当添加一些个人见解和案例分析，以增加的新鲜感和说服力。

利用AI技术优化降重是一项复杂而细致的工作，需要综合运用多种技术手段，不断调整参数和算法，确保最终输出的既有创新性又不失严谨性。