随着自然语言处理（NLP）的发展，越来越多的人工智能算法被用来解决文本降重问题。这些技术利用深度学习模型对原始文本进行分析，然后通过调整词序或替换特定词汇来减少重复的。

使用BERT这种基于Transformer架构的预训练模型，可以有效地降低文本中的重复词语。Word2Vec、GloVe等词向量方法也可以用于自动识别相似词并对其进行适当替换。对于更复杂的场景，如多语种文本，还可以结合深度神经网络进行更精细的分析。

除了传统的机器学习方法，还有一些基于深度强化学习（DRL）的技术也在研究中。在某些情况下，通过构建一个动态博弈环境，使计算机不断从环境中学习最佳的降重策略，以达到最优解。

AI技术在自动降重领域正在迅速发展。未来的趋势可能会包括更加智能的降重系统，能够理解上下文和个性化需求，从而提供更具针对性和实用性的降重建议。