神经机器翻译(NMT)技术在处理低资源语言的翻译任务上取得了一定的进展，但仍存在一些困难和挑战。

  低资源语言指的是在训练数据方面相对较少的语种，往往由于资源有限，NMT模型的性能可能受到限制。这是因为NMT需要大规模的平行语料库来训练模型，以便学习源语言和目标语言之间的对应关系。如果低资源语言缺乏大规模的平行语料库，NMT模型就很难获得足够的训练样本，从而影响翻译质量。

  在处理低资源语言的翻译任务上，有一些策略和技术可以尝试提高NMT模型的性能。其中一种方法是使用迁移学习，即利用已经训练好的模型来初始化低资源语言的模型，并在小规模平行语料上进行微调。这样可以通过利用相关语种的训练数据来提高模型性能。

  另外，还可以尝试使用数据增强技术来增加训练数据的多样性。例如，通过对已有的平行语料进行噪声添加、同义词替换等操作，生成更多的训练样本。这样可以增加模型的鲁棒性，提高对低资源语言的翻译能力。

  此外，跨语言知识传递也是提高低资源语言翻译性能的一种方法。可以利用高资源语言和低资源语言之间的相似性，将已有的高资源语言翻译模型中的知识迁移到低资源语言上。例如，通过将已有的翻译模型进行多语言训练，然后用其生成的伪平行语料进行低资源语言的翻译模型训练。

  综上所述，神经机器翻译技术能够在一定程度上处理低资源语言的翻译任务，但需要采取特定的策略和技术来提高翻译质量。当前仍然存在一些挑战，需要进一步的研究和探索。