MTEB评测基准中零样本任务定义的优化与展示

在机器学习模型评估领域，MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）作为文本嵌入模型的权威评测基准，其任务定义的清晰展示对研究者至关重要。近期项目组针对零样本（Zero-shot）评估模块的界面展示进行了重要优化。

零样本学习能力是评估模型泛化性的核心指标，指模型在未经特定任务训练数据微调的情况下，直接处理新任务的能力。传统展示方式仅在页面顶部用符号说明，存在两个显著问题：1) 符号说明过于简略，缺乏严谨定义 2) 关键概念未突出显示。

技术团队通过PR#1849实现了以下改进方案：

1. 保留顶部emoji符号的快速指引
2. 新增可折叠的说明区域，包含完整的零样本学习定义
3. 采用Borda计数模块相似的UI设计语言
4. 明确定义与符号说明形成层次化展示体系

这种改进既保持了界面简洁性，又确保了技术严谨性。顶部符号便于快速浏览，而展开的详细定义则满足深度研究需求。这种设计模式已被证明能有效提升用户体验，特别是在处理复杂评估指标时。

该优化反映了MTEB项目组对评测透明度的持续追求。清晰的指标定义不仅能帮助研究者准确理解结果，更能促进不同团队间的公平比较，这对推动文本嵌入领域的发展具有重要意义。