伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，可跨四类成像任务预测性能

伯克利 AI Research 提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化信息含量，无需重建算法或任务专用解码器。该框架在彩色摄影、射电天文、无镜头成像和显微成像四个领域预测了解码器性能，优化后的设计达到端到端方法水平，且内存和算力需求更低。相关论文发表于 NeurIPS 2025。