信息驱动的成像系统设计：Berkeley AI Research 提出基于互信息的成像系统评估与优化框架

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，该成果发表于 NeurIPS 2025。该指标在彩色摄影、射电天文学、无透镜成像和显微镜四个领域预测了解码器性能，优化后得到的设计与 SOTA 端到端方法相当，但内存和计算需求更低，且无需任务专用解码器。