是的，MLTR可以與其他技術如對抗性訓練和強化學習相結合，以進一步提高性能：
對抗性訓練：通過引入對抗性樣本，MLTR可以增強模型的魯棒性。對抗性訓練可以幫助模型學習到更穩健的特徵表示，從而在面對不確定性和噪聲數據時保持良好的性能。
強化學習：將強化學習與MLTR結合，可以通過獎勵機制來優化排名策略。這種結合可以使模型在實際應用中根據用戶的反饋進行動態調整，從而提高用戶滿意度和系統的整體性能。
集成學習：MLTR可以與其他機器學習模型進行集成，利用不同模型的優勢來提高整體性能。例如，將MLTR與深度學習模型結合，可以利用深度學習在特徵提取方面的優勢，進一步提升排名效果。
多模態學習：在處理多種數據源（如文本、圖像和結構化數據）時，MLTR可以與多模態學習技術結合，從而更全面地捕捉用戶需求和查詢特徵，提升信息檢索的準確性和效率。