好的，以下是几个具体的例子，根据不同的AI任务，给出了相应的指示：

1. 对于一个情感分类任务，指示可以是：

任务目标：对一段给定的文本进行情感分类，包括积极、消极、中性等不同情感类型。

数据来源：从多个在线社交媒体平台中收集不同文本类型的数据，例如新闻、推文、评论等。

数据格式：数据以文本形式出现，并应具有清晰的标签，以便进行监督式学习。

输入和输出：输入为一段文本，输出为一个情感标签（如积极、消极、中性）。

限制和约束：需要在一定时间内完成分类任务。准确度要求较高，至少需要达到70%以上。

验证标准：基于测试数据集进行分类任务，评估分类准确性。

附加说明：特别说明一些领域术语、发音或特定的名称等，以指导分类器进行更准确的分类。

2. 对于一个面部识别任务，指示可以是：

任务目标：对人脸进行识别和比对，以确定其身份信息。

数据来源：从多个来源浏览和提取人脸图像数据，并使用这些数据进行训练和测试。

数据格式：数据以图像或视频形式出现，并应具有清晰的标签，以便进行监督式学习。

输入和输出：输入为一张人脸图像或视频，输出为该图像/视频中的人物识别结果和身份信息。

限制和约束：需要在一定时间内完成识别任务。准确度要求非常高，至少需要达到90%以上。

验证标准：评估测试数据集上的身份识别性能，测试集应包含不同年龄、性别、种族的人脸图像。

附加说明：特别说明人脸的不同特征，如眼睛、嘴巴、眉毛等，以指导识别分类器进行更准确的识别。

3. 对于一个语音识别任务，指示可以是：

任务目标：对一段语音进行转录，将其转换为文本。

数据来源：收集大量的语音数据，包括人类语音和机器语音，以便对AI进行训练和测试。

数据格式：数据以音频格式出现，并应该具有清晰的标签，以便进行监督式学习。

输入和输出：输入为一段音频，输出为音频转换后的文本。

限制和约束：需要在一定时间内完成转录任务。准确度要求较高，至少需要达到85%以上。

验证标准：基于测试数据集进行转录任务，评估转录准确性。

附加说明：特别说明音频中的口音、速度、语调、噪声等，以指导转录分类器进行更准确的转录。
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