多位与Murati接触过的投资人透露，TML主攻方向之一是公司AI定制。该团队正基于强化学习（Reinforcement Learning）构建模型，让AI围绕客户的核心KPI（如营收、利润等）进行优化，直接服务于业务增长目标。
这种“以业务指标为导向”的强化学习思路，被称为“RL for business”，尤其适用于客服、投行、零售等垂直行业，具备较强的商业转化和客户价值提升潜力。
在基础模型选择上，TML计划以开源体系为起点。虽然开源模型在能力上略逊于闭源系统如GPT-4，但Murati认为性能差距正在缩小，如近期DeepSeek的突破。
除了公司服务，TML也在孵化通用型消费级AI产物，目前尚未公布具体形态。但据知情人士透露，TML曾内部讨论开发一款与ChatGPT竞争的对话型助手。若该方向落地，TML将直接切入OpenAI的核心赛道。
在模型建构路径上，TML采用“模型层融合”（model merging）方式，将多个已有模型的关键处理层拼接为新模型，跳过从零开始训练，显著提升研发效率。
据悉，其模型训练在谷歌云租用的英伟达GPU服务器上进行，也正因此成为谷歌潜在投资对象。谷歌此前已通过“云资源换股权”的方式支持了Anthropic、Safe Superintelligence、Character.ai等初创AI公司。
TML的另一大看点在于人才结构。Murati不仅吸引了资本青睐，也聚拢了OpenAI乃至AI领域的核心人才。以下为目前已知的部分核心成员名单：
TML所选择的“公司AI定制+消费级AI产物”双线模式，与当前市场热点基本对齐。不过，定制化AI并非新鲜事物，Scale AI、Turing等初创公司也在押注“AI+咨询”，为公司量身定制模型，但普遍面临规模化难题。
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? 曹甲陆记者 董洪安 摄
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? 郑锡金记者 丁建江 摄
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