加州伯克利提出信息驱动的成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025

加州伯克利团队提出直接以互信息评估和优化成像系统的框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化信息量，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其能预测解码器性能。该方法优化出的设计可媲美端到端 SOTA 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。