低资源语言AI测评需关注“公平性+实用性”，弥补技术普惠缺口。基础能力测试需覆盖“语音识别+文本生成”，用小语种日常对话测试识别准确率（如藏语的语音转写）、用当地文化场景文本测试生成流畅度（如少数民族谚语创作、地方政策解读）；资源适配性评估需检查数据覆盖度，统计低资源语言的训练数据量、方言变体支持数量（如汉语方言中的粤语、闽南语细分模型），避免“通用模型简单迁移”导致的效果打折。实用场景测试需贴近生活，评估AI在教育（少数民族语言教学辅助）、基层政策翻译、医疗（方言问诊辅助）等场景的落地效果，确保技术真正服务于语言多样性需求。
AI测评报告可读性优化需“专业术语通俗化+结论可视化”，降低理解门槛。结论需“一句话提炼”，在报告开头用非技术语言总结（如“这款AI绘图工具适合新手，二次元风格生成效果比较好”）；技术指标需“类比解释”，将“BLEU值85”转化为“翻译准确率接近专业人工水平”，用“加载速度比同类提高30%”替代抽象数值。可视化设计需“分层递进”，先用雷达图展示综合评分，再用柱状图对比功能差异，用流程图解析优势场景适用路径，让不同知识背景的读者都能快速获取关键信息。
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