伯克利提出信息驱动的成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025

伯克利 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，预测系统性能。在彩色摄影、射电天文、无镜头成像和显微成像四个领域验证中，该指标正确排序了不同硬件设计，优化后性能匹配 SOTA 端到端方法，且内存与算力需求更低、无需任务专用解码器设计。