Berkeley AI Research：信息驱动的成像系统设计

Berkeley AI Research 在 NeurIPS 2025 提出一种基于互信息评估与优化成像硬件设计的框架。该方法结合噪声物理模型直接从测量数据估计信息量，在彩色摄影、射电天文学、无透镜成像与显微镜四大领域准确预测下游任务性能。其优化设计在无需特定任务解码器的情况下达到 SOTA 端到端方法水平，且降低了计算与显存开销。