Buggy Windows10的更新过程并不是一个新事物，并且用户抱怨问题已经有好几年了。当下一个功能更新发布给公众时，可能会再次报告主要错误，但是Microsoft正在考虑一种新的AI / ML策略，该策略可以减少中断。

如果您积极观察Windows10的开发，您可能已经注意到Microsoft最近已对更新测试进行了重大更改。

以前，这家技术巨头依靠大量测试人员来测试真实硬件上的Windows10功能更新，但是现在这家技术巨头已经转向基于机器学习的测试。

Microsoft当前还依赖Windows Insider计算机系统对新功能进行测试，然后再将其发布给公众。

根据我们的消息来源，Microsoft现在正在考虑一种新的AI / ML模型，以在更多的硬件，软件和驱动程序组合上测试流行的驱动程序。这可以大大减少由新的或现有的驱动程序引起的Windows10更新问题。

此外，匹配学习还可以使Microsoft在推出功能更新之前发现驱动程序问题。这将通过在机器学习和基于人工智能的测试矩阵中添加更多硬件组合来实现。

换句话说，Microsoft将在更多功能和驱动程序组合上测试驱动程序更新，以在推出功能更新之前评估其质量。

机器学习模型是在具有不同驱动程序，软件和硬件配置的PC上进行训练的，以在更新驱动程序后区分良好和不良体验。

机器学习已经用于确定发行质量，但是Microsoft计划在新的驱动程序测试矩阵中添加更多硬件/驱动程序/软件组合。

根据其ML / AI模型的结果以及增加的硬件组合，Microsoft将在发布功能更新之前重点介绍Windows10驱动程序的潜在问题。