随着自然语言处理（NLP）领域的不断发展，人工智能技术在文本降重方面的应用日益成熟。通过使用机器学习算法，例如深度学习，我们可以让计算机自动识别文本中的重复词语，从而实现对文本的高效降重。

我们需要明确的是，文本降重并不是简单地去除重复词句的过程，而是涉及到语法、语义等多个方面的问题。仅仅依靠传统的文本编辑工具或软件无法满足实际的需求。在这种情况下，深度学习成为了解决这一问题的有效途径之一。

深度学习模型可以通过分析大量的高质量文本数据，学习到文本之间的相似性特征，进而用于文本降重任务。这种基于机器学习的解决方案具有高度的准确性，能够在不显眼的情况下有效地减少文本中重复的，保持原意的同时又不失流畅度。

值得注意的是，深度学习的训练需要大量高质量的数据支持。这就要求我们在实际应用过程中能够提供足够的训练样本，以便深度学习模型能够从这些样本中学到有效的降重策略。我们也需要考虑到文本降重对于原文意义的影响，确保在保证质量的前提下实现文本的优化。

深度学习为AI技术在文本降重领域的发展提供了强大的技术支持。随着大数据和云计算技术的进步，我们有理由相信，深度学习将会进一步提升文本降重的效果，为我们创造更多便捷高效的智能服务体验。