神经机器翻译（NMT）可以处理长句子的翻译任务，但是长句子可能会导致一些挑战和困难。下面我来详细解释一下。

  首先，对于长句子的处理，NMT模型可能会遇到梯度消失和梯度爆炸等问题。这是由于长句子的语义和句法结构更加复杂，导致模型在训练过程中难以捕捉长距离的依赖关系。为了解决这个问题，一些技术如LSTM、GRU和Transformer等被引入以帮助处理长距离的依赖关系。

  其次，处理长句子的翻译任务时，句子的长度可能会超过模型的最大输入或输出长度限制。为了应对这个问题，可以采用截断或切分句子的方法。例如，将较长的句子切分成多个子句然后进行翻译，最后再将子句的翻译结果合并。

  另外，长句子的翻译任务也会带来推断速度的降低。由于较长的句子需要更多的计算和处理，因此推断时间可能会增加。为了解决这个问题，可以采用批处理或者流水线方式来提高推断速度。

  总之，神经机器翻译可以处理长句子的翻译任务，但是需要注意梯度消失和梯度爆炸问题、输入输出长度限制以及推断速度等挑战，并采取相应的解决方法来应对这些问题。