L2R-VTC là viết tắt của "Large Language Model for Visual Context Understanding and Recognition" (tiếng Anh). Nó được thiết kế để xử lý và hiểu sâu về cảnh từ các hình ảnh. Với sự giúp đỡ của AI, L2R-VTC có thể nhận diện chính xác hơn 90% các đối tượng trong các cảnh khác nhau. Ứng dụng công nghệ này trong xe ô tô tự động, L2R-VTC có thể giúp xe định vị chính xác vị trí của mình trong môi trường mới. Trong robotics, nó được sử dụng để tìm kiếm mục tiêu trong môi trường phức tạp. Ngoài ra, nó cũng có thể hỗ trợ trong lĩnh vực du lịch bằng cách cung cấp thông tin về các điểm tham quan và yêu cầu di chuyển. L2R-VTC dựa trên nền tảng của các mạng thần và được trên dữ liệu hình ảnh. Sự hiệu quả của nó đã được chứng nhận qua nhiều thí nghiệm, cho thấy nó có khả năng vượt trội trong xử lý cảnh so với các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, việc áp dụng L2R-VTC vẫn cần sự điều chỉnh để thích ứng với các trường hợp cụ thể. Ví dụ, trong môi trường ban đêm hoặc khi có sự thay đổi đột biến của cảnh, hiệu quả của mô hình có thể bị ảnh hưởng. Do đó, việc kết hợp với các công nghệ khác như SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) có thể là một lựa chọn hiệu quả hơn. Tóm lại, L2R-VTC là một giải pháp quan trọng trong lĩnh vực AI, có tiềm ẩn để thay đổi cách chúng ta xử lý và hiểu sâu về các cảnh trong cuộc sống hàng ngày.