伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，NeurIPS 2025 论文验证四大成像领域

伯克利 AI Research 提出一种直接评估和优化成像系统信息量的框架，仅用含噪测量和噪声模型估计互信息，可预测解码器性能。在 NeurIPS 2025 论文中，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了信息估计与下游任务表现的一致性，优化后的设计达到 SOTA 端到端方法水平，同时占用更少内存和算力、无需任务专用解码器。