伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025

伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，可直接从含噪测量中估计信息量，在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域预测下游解码性能。该方法在 NeurIPS 2025 论文中展示，优化出的设计可媲美端到端 SOTA 方法，同时占用更少内存和算力，且无需任务专用解码器。