Berkeley AI Research 提出基于信息量的成像系统设计框架

Berkeley AI Research 在 NeurIPS 2025 论文中提出直接以信息量评估和优化成像系统的框架，仅需噪声测量数据与噪声模型即可估计互信息。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域均能预测解码器性能，据此优化出的设计可媲美 SOTA 端到端方法，且内存、算力开销更低，无需任务特定的解码器设计。