利用AI和IDP（Intelligent Development Platform，智能开发平台）完成多文档对比查重可以通过以下步骤实现：

1. 文档预处理：首先，将需要进行对比查重的多篇文档进行预处理，包括文本清洗、分词、词性标注、命名实体识别等操作，以便将文档转化为机器可读的形式，并提取关键信息。
2. 文档特征提取：利用AI技术和自然语言处理算法，从预处理后的文档中提取特征信息。这些特征信息可以包括词语、短语、句子、语法结构、语义信息等，用于后续的对比分析。
3. 文档表示：将提取的特征信息以某种方式表示为向量形式，以便进行相似度计算和对比分析。常用的向量表示方法包括词袋模型、TF-IDF、词向量等。
4. 相似度计算：利用向量表示方法，计算多篇文档之间的相似度。相似度计算可以采用余弦相似度、欧几里得距离等方法，用于评估文档之间的相似程度。
5. 对比分析：根据相似度计算结果，对多篇文档进行对比分析。可以借助聚类分析、主成分分析等方法，将相似度高的文档分为一类，从而实现文档的分类和查重。
6. 结果输出：经过对比分析后，将结果输出，以便用户查看和进一步处理。结果可以包括相似度排名、分类结果、关键词提取等，可以根据具体需求进行定制化输出。

在实现过程中，可以利用一些常见的AI工具和平台，如自然语言处理库（如NLTK、spaCy等）、机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）以及IDP平台等，进行功能开发和集成。

需要注意的是，在利用AI和IDP完成多文档对比查重时，需要考虑到文档的多样性和复杂性，例如不同的文档类型、语言风格、结构特点等。因此，在实际应用中，需要根据具体的文档特点和需求进行相应的调整和优化，以确保对比查重的准确性和有效性。同时，还需要保证数据质量和标注质量，以便提高模型的性能和可靠性。