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要降低AI模型的铺写率，可以采取以下措施：
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1. 增加训练数据多样性，确保模型更加全面地学习数据的特征，避免出现铺写现象。
2. 对于模型中的一些冗余参数进行修剪，减少模型参数的数量，避免模型出现过拟合现象。
3. 使用正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout等，对模型进行约束和限制，减少模型对训练数据的拟合程度，避免出现铺写现象。
4. 采用数据增强技术，如旋转、翻转等，对原始数据进行扩充，提高训练数据的覆盖面和多样性，减少铺写现象的出现。
5. 采用更加复杂的模型结构，如卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型，提高模型的表达能力，避免出现铺写现象。
要降低论文AI比例，可以考虑以下几种方法。
首先，找到其他与AI无关的研究方向，例如新型材料、新药开发等，加强研究。
其次，可以通过增加案例分析、实证研究等方法，增加实证部分的篇幅，从而减少AI算法的介绍和描述。
此外，可以扩大研究范围，采用更多样化的数据来源和分析方法，使得论文更加全面和多元化。
最后，要根据实际需求和研究情况，合理安排论文结构和内容，避免过多介绍AI算法和技术细节。
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