任务覆盖范围评测评估 AI 系统能处理的任务类型和复杂程度，反映其综合能力边界。基础 AI 系统可能*能完成单一、简单任务，而高级系统需具备处理多场景、高复杂度任务的能力。评测会构建任务复杂度层级表（如从 Level 1 简单指令到 Level 5 多步骤推理），检验系统的覆盖广度和深度。某企业的 AI 助手任务覆盖范围评测中，测试团队设计了 300 项常见办公任务，涵盖日程安排、数据查询、邮件处理、文档生成等类别。初始版本*能处理 10 类基础任务（如设置会议提醒），对 “生成季度报表并发送给相关部门” 等复杂任务（需多步骤协同）无法完成。通过引入任务分解算法和工具调用能力（如对接 Excel、邮件 API），系统任务覆盖范围扩展至 30 类，能处理 Level 4 以下的复杂任务，使员工平均每周节省 5 小时办公时间，工作效率提升 25%。
多语言处理一致性评测检验 AI 系统在处理不同语言时的性能差异，确保跨语言应用的公平性和准确性。全球化 AI 系统需要支持多种语言，若对小语种的处理准确率远低于主流语言，会造成服务不平等。评测会选取 20 + 种语言（含 5 + 小语种），使用难度相当的任务（如文本分类、机器翻译），比较性能指标（如准确率、BLEU 值）的差异。某跨境电商 AI 客服的多语言处理一致性评测中，初始系统对英语、中文的意图识别准确率达 90%，但对越南语、泰语等小语种准确率* 70%，导致小语种用户投诉率高。通过增加小语种语料（与当地机构合作采集）、优化语言模型的跨语言迁移能力，小语种准确率提升至 85%，各语言间性能差异控制在 5% 以内，全球客户满意度评分趋同，国际订单量增长 25%。
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