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，无需任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域验证，信息估计能预测下游重建性能，优化后的设计可媲美端到端方法，且内存和算力需求更低。