Berkeley AI Research提出基于互信息的成像系统信息驱动设计框架

Berkeley AI Research在NeurIPS 2025发表研究，提出利用互信息直接评估和优化成像系统。该方法仅依赖噪声测量数据与已知噪声模型，无需任务特定解码器或端到端训练。实验表明其预测性能优于传统指标，且在色彩摄影、射电天文等四个领域以更低内存和计算成本匹配SOTA方法。