基于信息量的成像系统设计：Berkeley AI Research 提出直接评估与优化框架

Berkeley AI Research 提出一套基于互信息的成像系统评估与优化框架，可直接从含噪测量中估计信息量，无需任务专用解码器。该框架在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域验证，信息估计能预测下游解码性能，优化后的设计达到端到端方法水平，且内存和算力需求更低。相关论文发表于 NeurIPS 2025。