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  1. Berkeley AI Research32

    基于信息量的成像系统设计:Berkeley AI Research 提出互信息评估框架

    Berkeley AI Research 提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架,仅用含噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力,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,优化后的设计在更少内存和算力下达到端到端 SOTA 方法水平。相关成果发表于 NeurIPS 2025 论文。