體育資訊10月4日稱 據 decoder 今天報道，騰訊研究人員最近用《王者榮耀》遊戲作為訓練平台，探索如何讓AI在遊戲中學會“戰略性思考”，研究全新 TiG（Think in Games）框架，相關成果已發表於 Hugging Face 平台和 arXiv 期刊。

研究團隊指出，目前的 AI 模型存在明顯的功能鴻溝，以遊戲為取向的 AI 能正常遊玩但無法理解自己所做的決策，而語言模型雖然可以推理策略，但很難真正執行操作，為此他們研發了全新 TiG 框架，讓模型在遊戲中同步思考、行動。

團隊選擇以《王者榮耀》遊戲作為訓練範本，先使用匿名且標準化的賽事數據定義推上路、擊殺暴君、守家等 40 種宏觀行動，勝負回數均衡，AI 模型們必須要在每個定義好的場景下選擇最佳策略，並解釋其戰略緣由。

具體來說，訓練分為兩個階段，首先是在監督中學習，弄清楚這些策略的基本機製；隨後通過獎勵機製進行強化學習，如果行動正確能得 1 分，錯誤行動則得 0 分。

隨後團隊測試了多種語言模型，涵蓋 Qwen2.5（7B、14B、32B）、Qwen3-14B 模型，並使用 DeepSeek-R1 大模型作為對照組；先從 DeepSeek-R1 提煉高質量訓練數據，然後使用群體相對策略優化（GRPO）技術，比較不同策略之間的優劣。

最終經過 TiG 框架訓練的模型不僅能製定行動計劃，還能解釋原因，例如 AI 會指出某個防禦塔防守薄弱，是理想的進攻目標，但需要注意埋伏的敵人。模型訓練後仍保持原有的文本理解、數學推理與問答能力。

最終測試結果如下：

對照組 DeepSeek-R1：決策準確率達 86.67%

Qwen3-14B：決策準確率達 90.91%，超越 DeepSeek-R1

Qwen2.5-32B ：準確率從 66.67% 提升至 86.84%

Qwen2.5-14B：準確率從 53.25% 提升至 83.12%