系统思维
陈颜皓先梳理流程、参与者、数据、模型与约束，再确认哪个环节真正限制结果。
选工具前，他会明确数据权限、人工判断点、反馈路径和异常处理方式。
陈颜皓 · Yanhao ChenYETFORM 创始人 · 厦门大学计算机科学博士研究生
YETFORM 创始人 · AI Systems Builder
把复杂判断，变成可运行的系统。
陈颜皓现为厦门大学计算机科学博士研究生，也是 YETFORM 创始人。他直接负责合作中的问题定义、系统设计、实现检查与试点复盘，让技术判断接受真实输入与业务约束的检验。
把判断放进流程，再用真实输入验证。
先看清工作怎样发生，再把技术假设变成可检查的系统，最后用试点证据决定继续、调整或停止。
研究严谨性
长尾视觉识别、多模态学习与可信 AI 推理研究要求持续检查证据、偏差和不确定性。
他会在构建前定义评估问题，在试点中记录失败类型，再根据结果决定下一步。
真实交付
真实输入进入系统后，定义、构建、试点与复盘必须形成一条可追踪的责任链。
每轮结果回到下一次判断；验证门只用于明确继续、调整或停止的边界。
真实交付系统系统运行中
流程记录代表性样本约束条件
验证门继续 / 调整 / 停止
记录输入覆盖、失败类型和人工复核结果，不用演示数据代替现场证据。
将试点证据带回下一轮问题定义，明确下一步责任与验证条件。
能力有出处，合作仍靠试点验证。
教育、论文、同行评审与应用项目构成可核验的能力记录；它们不替代新合作中的独立验证。
当前研究身份
现为厦门大学计算机科学博士研究生，研究方向包括长尾视觉识别、多模态学习与可信 AI 推理。
代表性发表场所
个人主页列出的代表性发表场所包括 ACM MM 2026、IJCAI 2025、ICCV 2025、CVPR 2026 Findings 与 AAAI 2026。
评审责任
获评 ICML 2026 Golden Reviewer。
智能评估建设
负责学生审美发展智能评估模型的设计与实现；相关平台入选国家级智能美育应用案例。
区域平台算法
为区域美育评价平台开发推荐算法。
教育路径
南京邮电大学光电信息科学与工程学士、南安普顿大学电子工程硕士，现于厦门大学攻读计算机科学博士学位。
合作方式
先做边界清楚、结果可复盘的试点。
陈颜皓与合作方先约定输入、约束和判断标准，再构建可工作的范围，用试点结果决定下一步。
直接负责
由创始人持续参与目标澄清、技术取舍、实现检查与试点复盘。
短反馈周期
试点尽早使用代表性输入，在扩大范围前发现质量与流程问题。
可衡量的试点
先约定观察指标、风险边界和继续条件，再决定是否扩大合作范围。