Buggy win7的升级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。当下一个功能升级发布给公众时，或许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。
如果你积极观察win7的开发，你或许已经注意到Microsoft近期已对升级尝试进行了重大更改。
以前，这家技术巨头依靠大量尝试人员来尝试真实硬件上的win7功能升级，但是现在这家技术巨头已经转向基于机器学习的尝试。
Microsoft当前还依赖win insider计算机系统对新功能进行尝试，然后再将其发布给公众。
根据你们的消息来源，Microsoft现在正在考虑一种新的Ai / ML模型，以在众多的硬件，软件和驱动程序组合上尝试流行的驱动程序。这可以大大减少由新的或现有的驱动程序引起的win7升级问题。
此外，匹配学习还可以使Microsoft在推出功能升级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尝试矩阵中添加众多硬件组合来实现。
换句话说，Microsoft将在众多功能和驱动程序组合上尝试驱动程序升级，以在推出功能升级之前评估其质量。
机器学习模型是在具有不同驱动程序，软件和硬件设置的pC上进行训练的，以在升级驱动程序后区分优秀和不良体验。
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尝试矩阵中添加众多硬件/驱动程序/软件组合。
根据其ML / Ai模型的后果以及增加的硬件组合，Microsoft将在发布功能升级之前重点教程win7驱动程序的潜在问题。