伯克利提出基于信息量的成像系统设计框架，可预测四大成像领域性能

伯克利 AI 研究院提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用含噪测量值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，该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域均能预测解码器性能，优化后的设计达到端到端方法水平，且内存与算力需求更低。