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数据闭环成熟度
Maturity Model
定义
L0 手工：靠人找 case、人工标注、手动训练；L1 工具化：平台化但仍有断点；L2 自动化：触发-挖掘-预标注-训练-评测流水线打通；L3 自进化：自动发现、自动标注、自动配比、自动回归，人只做审核与决策。
关键要点
- 多数团队在 L1-L2 之间，卡点通常是「自动发现」和「标注质量」
- 评级看的是「人介入次数」，不是「有没有平台」
- 面试可以自评所在团队处于哪一级，并说下一步要补哪个环节
面试怎么答
用 L0-L3 给自己的项目定位，比说「我们有一套完整闭环」可信。
相关知识
- 数据闭环 — 把「真实世界产生的数据」持续转化为「车端模型能力」的工程体系：车端采集 → 回传 → 存储治理 → 场景挖掘与标注 →…