جاسازی کلمه
پس از پیشرفت‌هایی که در سال ۲۰۱۰ در زمینه کاری نظری در مورد کیفیت بردارها انجام شد و سرعت آموزش مدل و پیشرفت‌های سخت‌افزاری امکان کاوش در فضای پارامتر وسیع‌تری را فراهم کرد این رویکرد توسط بسیاری از گروه‌های تحقیقاتی مورد استفاده قرار گرفت. در سال ۲۰۱۳، تیمی در گوگل به رهبری توماس میکولوف روش word2vec را ایجاد کردند که ابزاری است که جاسازی کلمه در مدل‌های فضای برداری را سریعتر از رویکردهای قبلی امکان‌پذیر می‌کند. رویکرد word2vec به‌طور گسترده‌ای استفاده شده‌است و باعث افزایش علاقه به استفاده از تکنیک جاسازی کلمات و در نهایت هموار کردن راه برای کاربرد عملی شده‌است.
مدل حافظه (برنامه‌نویسی)
بنابراین زبان‌های برنامه‌نویسی مدرن مانند جاوا یک مدل حافظه اجرا می‌کنند. مدل حافظه موانع هماهنگ سازی را مشخص می‌کند که از طریق عملیات همگام سازی خاصی که به خوبی تعریف شده‌اند، مانند دستیابی به یک قفل با وارد کردن یک بلوک هماهنگ یا یک متود. مدل حافظه تصریح می‌کند که تغییرات در مقادیر متغیرهای به اشتراک گذاشته شده، تنها در صورتی برای سایر رشته‌های قابل مشاهده باشند که با چنین مانع هماهنگ سازی برخورد کرده باشیم. علاوه بر این، کل مفهوم شرایط رقابت براساس ترتیب عملیات با توجه به این موانع حافظه تعریف شده‌است.