Buggy Windows10的更新過程并不是一個新事物，并且用戶抱怨問題已經(jīng)有好幾年了。當下一個功能更新發(fā)布給公眾時，可能會再次報告主要錯誤，但是Microsoft正在考慮一種新的AI / ML策略，該策略可以減少中斷。

如果您積極觀察Windows10的開發(fā)，您可能已經(jīng)注意到Microsoft最近已對更新測試進行了重大更改。

以前，這家技術巨頭依靠大量測試人員來測試真實硬件上的Windows10功能更新，但是現(xiàn)在這家技術巨頭已經(jīng)轉向基于機器學習的測試。

Microsoft當前還依賴Windows Insider計算機系統(tǒng)對新功能進行測試，然后再將其發(fā)布給公眾。

根據(jù)我們的消息來源，Microsoft現(xiàn)在正在考慮一種新的AI / ML模型，以在更多的硬件，軟件和驅動程序組合上測試流行的驅動程序。這可以大大減少由新的或現(xiàn)有的驅動程序引起的Windows10更新問題。

此外，匹配學習還可以使Microsoft在推出功能更新之前發(fā)現(xiàn)驅動程序問題。這將通過在機器學習和基于人工智能的測試矩陣中添加更多硬件組合來實現(xiàn)。

換句話說，Microsoft將在更多功能和驅動程序組合上測試驅動程序更新，以在推出功能更新之前評估其質量。

機器學習模型是在具有不同驅動程序，軟件和硬件配置的PC上進行訓練的，以在更新驅動程序后區(qū)分良好和不良體驗。

機器學習已經(jīng)用于確定發(fā)行質量，但是Microsoft計劃在新的驅動程序測試矩陣中添加更多硬件/驅動程序/軟件組合。

根據(jù)其ML / AI模型的結果以及增加的硬件組合，Microsoft將在發(fā)布功能更新之前重點介紹Windows10驅動程序的潛在問題。