ECE指标驱动的精准诊断体系
GraphGen引入预期校准误差（Expected Calibration Error）作为核心评估指标，建立了一套量化分析语言模型知识缺陷的方法论。当模型对某类问题表现出高置信度但低准确率时，ECE值会显著升高，指示存在认知偏差。
系统实施流程包括：
- 阈值动态调节：通过ece_threshold参数（默认0.1）控制盲点筛选敏感度
- 分层统计：将知识图谱节点按主题领域划分，计算分片ECE值
- prioritize：综合节点中心性和ECE值生成数据生成队列
该方法已证明能有效识别三类典型缺陷：
- 概念混淆：如区分“机器学习”与“深度学习”的从属关系
- 时效性缺失：如2023年后新出现的科技术语认知
- 逻辑断层：如无法正确串联“碳排放→温室效应→极地融冰”的因果链
在金融领域测试中，基于ECE优化的数据使模型在新兴金融产品相关问答的准确率提升41%。
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