تم اقتراح إطار عمل Think-In-Games (TiG) من قبل شركة Tencent في أغسطس 2025، وتم نشر نتائج البحث ذات الصلة في الورقة البحثية "التفكير في الألعاب: تعلم التفكير في الألعاب من خلال التعلم التعزيزي باستخدام نماذج لغوية كبيرة".

يُمكّن إطار عمل TiG نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من تطوير فهم إجرائي من خلال التفاعل المباشر مع بيئة اللعبة، مع الحفاظ على قدراتها الكامنة في الاستدلال والتفسير. وتحديدًا، يُعيد TiG صياغة عملية اتخاذ القرار القائمة على التعلم المُعزَّز كمهمة نمذجة لغوية: تُولّد نماذج اللغات الكبيرة سياسات مُوجَّهة لغويًا، وتُحسِّن هذه السياسات تكراريًا من خلال التعلم المُعزَّز عبر الإنترنت استنادًا إلى التغذية الراجعة من البيئة. يُسهِّل هذا الإطار بنجاح الفجوة بين المعرفة التقريرية والمعرفة الإجرائية، مُحققًا أداءً تنافسيًا مقارنةً بأساليب التعلم المُعزَّز التقليدية، مع تقليل متطلبات البيانات والحوسبة بشكل كبير.