Berkeley AI Research 提出基于信息量的成像系统设计与评估框架

Berkeley AI Research 在 NeurIPS 2025 论文中提出直接基于信息量评估和优化成像系统的框架，仅用噪声测量数据和噪声模型估计互信息，无需训练任务专用解码器。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域均能预测下游解码性能，优化结果可媲美最先进的端到端方法，且内存和算力开销更低。