您提到的“降低AI率”可能需要一些澄清，因为这个表述可以有几种不同的解读。如果是指降低人工智能（AI）系统的错误率或提高其准确度，那么以下是一些常用的方法：

1、增加训练数据量：更多的数据可以帮助AI模型更好地学习到数据中的模式和差异性，从而提高预测准确性。
2、数据清洗与预处理：去除噪声数据、填充缺失值、归一化等步骤对于提升模型性能至关重要。
3、选择合适的模型架构：根据任务特点选用最合适的机器学习算法或深度学习框架。有时候简单的线性模型就能达到很好的效果；而在复杂场景下，则可能需要更复杂的神经网络结构。
4、超参数调优：通过网格搜索、随机搜索等方式寻找最优的超参数配置，以优化模型性能。
5、集成学习：结合多个基学习器的结果来做出最终决策，如投票法、堆叠法等，通常能有效提升整体预测精度。
6、正则化技术：引入L1/L2正则项或其他形式的惩罚机制防止过拟合现象发生。
7、使用迁移学习：当目标领域样本不足时，可以从相关但较大的源域中借用知识，加速新任务的学习过程并改善泛化能力。
8、持续迭代改进：基于实际应用反馈不断调整优化现有系统。

如果您的意思是其他方面的“AI率”，请提供更多背景信息以便给出更加针对性的回答。