L2R là một thuật toán sinh học được sử dụng để đào tạo mô hình AI có khả năng đọc và hiểu từ văn bản. Trong khi đó, VCT (Vector-based Cross-Modality Training) là một phương pháp tập trung vào việc xác định các biểu tượng hoặc đặc trưng từ dữ liệu khác nhau bằng cách chuyển đổi chúng thành vectơ-dimensional. Khi kết hợp hai công nghệ này, L2R VTC mang lại khả năng tìm kiếm hiệu quả hơn trong không gian vector. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong nhiều ứng dụng như, tra cứu thông tin, và cải thiện tính pháp lý cho các hệ thống. Những lợi ích chính của L2R VCT bao gồm tốc độ truy cập nhanh, khả năng thích ứng với đa dạng dữ liệu, và đảm bảo tính chính xác trong các kết quả tìm kiếm. Điều này làm giảm thời gian xử lý và tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên cho các hệ thống AI. Trong tương lai, công nghệ L2R VCT có thể sẽ phát triển thêm để đáp ứng các yêu cầu cao hơn từ thị trường, giúp người dùng hưởng ứng được các dịch vụ AI với tính năng tìm kiếm sâu sắc và chính xác hơn.