Adobe 发布 EditAgent 论文，利用量化数据提升 AI 智能体图像编辑评估能力
Adobe Research 与 UC San Diego 提出 EditAgent 系统，通过并行生成候选结果并引入量化验证数据，让通用语言模型在图像编辑评估中超越专用微调模型。
#图像生成
The DecoderAI 评分7272
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 Berkeley AI Research 提出基于互信息的成像系统设计框架
Berkeley AI Research 提出基于互信息的成像系统设计框架，直接评估和优化系统信息含量。该框架在 NeurIPS 2025 论文中验证了其在四个成像领域预测性能的能力，优化结果匹配 SOTA 且无需任务特定解码器。