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。