伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，可预测并优化成像性能

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，仅用带噪测量和噪声模型即可量化系统信息含量，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能预测下游解码器性能。该方法优化出的设计可媲美端到端方法，同时占用更少内存和算力，且无需任务专用解码器设计，相关成果发表于 NeurIPS 2025。