基于信息量的成像系统设计框架：Berkeley 提出用互信息直接评估与优化成像系统

Berkeley AI Research 提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，可直接从带噪测量中估计信息量，无需任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证，信息估计能预测解码器性能，优化后的设计达到端到端 SOTA 方法水平，同时所需内存和算力更少。该成果发表于 NeurIPS 2025。