L2R là một thuật ngữ trong lĩnh vực học sâu (machine learning), nghĩa là nó liên quan đến việc học từ dữ liệu và áp dụng kiến thức đó vào nhiệm vụ mới. Trong khi đó, VTC có thể standing cho "Vision and Language Transfer". Khi kết hợp hai thuật ngữ này, L2R VTC sẽ hiểu là một phương pháp học sâu kết hợp giữa việc chuyển kiến thức và việc học từ hình ảnh hoặc ngôn ngữ. Ưu điểm chính của L2R VTC là nó không cần đến dữ liệu huấn luyện cụ thể cho từng nhiệm vụ cụ thể. Thay vào đó, nó dựa trên khả năng tự học (self-supervised learning) từ các dữ liệu lớn và có cấu trúc, như text, image và video. Điều này giúp giảm yêu cầu về dữ liệu và tăng hiệu suất của mô hình AI. L2R VTC cũng khác biệt với phương pháp truyền thống như Fine-tuning hay Pre-training bằng cách không cần phải huấn luyện lại từ đầu cho từng nhiệm vụ cụ thể. Thay vì vậy, nó tự động chuyển kiến thức từ một miền này sang miền khác, nhờ vào sự tương tác giữa ngôn ngữ và hình ảnh. Một ví dụ có về L2R VTC là khi sử dụng nó để xử lý các task như classification của ảnh hoặc kết hợp với NLP để hiểu sâu hơn về nội dung text. Trong tương lai, công nghệ này có thể được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực, từ trí tuệ tổng quát đến robotautonomous. Tuy nhiên, L2R VTC cũng có một số nhược điểm, như việc xác định đúng các phương pháp chuyển và tránh overfitting khi áp dụng vào nhiều trường hợp khác nhau. Vì vậy, việc nghiên cứu và phát triển thêm các algoriphysics hiệu quả hơn là cần thiết. Tóm lại, L2R VTC là một công nghệ đầy hứa hẹn trong lĩnh vực AI, giúp giảm nhu cầu về dữ liệu huấn luyện và tăng khả năng chuyển của mô hình. Với sự tiếp tế của công nghệ mới và các nghiên cứu sâu hơn, L2R VTC có thể sẽ trở thành một phần quan trọng của tương lai của ngành này.