يقترح الباحثون إطار عمل Progressive Code-Switching (PCS)، والذي ينقل قدرات النماذج الكبيرة للاستدلال (Large Reasoning Models) باللغة الإنجليزية إلى لغات أخرى دون الاعتماد على التقليم المكلف من نماذج أقوى أو حكماء خارجيين. يبني PCS مسارات استدعاء متبديل الكود عن طريق ترجمة مجموعة فرعية من الخطوات الإنجليزية إلى اللغة المستهدفة ويستخدم الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (supervised fine-tuning) لتمهيد هذه القدرة.
تطبق الطريقة التعلم المعزز مع منهجية اتساق اللغة على مستوى الخطوة، مما يزيد تدريجياً من نسبة اللغة المستهدفة حتى يقوم النمو بالاستدلال بالكامل بتلك اللغة.
أظهرت التجارب على عدة معايير تقييم وخمس لغات متنوعة نوعياً أن PCS تقلص بشكل كبير الفارق في الأداء بين الاستدعاء باللغة المستهدفة والإنجليزية مع الحفاظ على دقة تنافسية.