伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，可跨四类成像域预测性能

伯克利 AI 研究团队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所含信息量，无需任务专用解码器。在 NeurIPS 2025 论文中，该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个成像域中预测了解码器性能，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。