Berkeley AI Research：信息驱动的成像系统设计

Berkeley AI Research 提出一种基于信息内容直接评估和优化成像系统的框架，并在 NeurIPS 2025 论文中验证了其跨域有效性。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四类任务中预测下游性能；优化后的设计可匹配 state-of-the-art 端到端方法，同时减少内存和计算量，且无需任务专用解码器设计。