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  1. Berkeley AI Research48

    BAIR 提出基于信息量的成像系统设计与评估框架

    Berkeley AI Research 在 NeurIPS 2025 论文中提出一个直接基于信息内容评估和优化成像系统的框架,用互信息估计量化测量区分物体的能力。该方法只需噪声测量数据和噪声模型,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可预测解码器性能,优化效果媲美 SOTA 端到端方法,且所需内存和计算更少、无需任务特定解码器设计。