基于信息的成像系统设计：Berkeley AI Research 提出直接评估成像系统信息量的框架

Berkeley AI Research 在 NeurIPS 2025 论文中提出直接基于信息量评估与优化成像系统的框架，利用已知噪声模型从测量数据估计互信息。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下游解码性能，优化所得设计可媲美 SOTA 端到端方法，且内存、算力更省，无需任务专用解码器设计。