हर कैलोरी गिनती एक अनुमान है। यह वाला मान लेता है।
- तराज़ू पर तौले गए 500 खानों पर परखा गया।
- एक आम खाने पर 17% के अंदर।
- यह दिखाता है कि इसने क्या माना, ताकि आप उसे सुधार सकें।
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फ़ोटो आपको करीब ले आती है। जो कैमरा नहीं देख सकता, उसे सवाल पूरा करता है।
कैमरा तानिए। कुछ सेकंड बाद एक नंबर सामने होता है। कभी-कभी कोई एक चीज़, जो कैमरा नहीं देख सकता, उसे बदल देती है, जैसे कड़ाही में मक्खन। तब Snapkin आपसे पूछता है। जवाब देने में एक टैप लगता है।
यह नहीं छिपाता कि इसने क्या मान लिया।
कैमरा कड़ाही का तेल नहीं देख सकता, न ग्रेवी के नीचे छिपा वज़न। Snapkin चुपचाप कोई नंबर चुनकर उसे सच की तरह नहीं दिखाता। वह बता देता है कि उसने क्या मान लिया।
यह तभी पूछता है जब जवाब से कैलोरी बदलती हो।
ज़्यादा से ज़्यादा तीन सवाल, और अक्सर एक भी नहीं। यह तभी पूछता है जब जवाब से कैलोरी सचमुच बदलती हो।
जवाब देना एक टैप है, फ़ॉर्म नहीं।
कुछ मुमकिन जवाब और एक "पता नहीं"। कोई भी ठीक न लगे, तो अपना जवाब लिख दीजिए। कोई डेटाबेस खोजना नहीं, कुछ तौलना नहीं। आप इसे छोड़ भी दें तो खाना दर्ज हो ही जाता है।
यह एक उदाहरण वाला खाना है। तौले गए 500 खानों पर हमने जो नापा, वह अगले हिस्से में है।
हमने Snapkin को तराज़ू पर तौले गए 500 खानों से जाँचा
शोधकर्ताओं ने हर खाने को तौला और उसकी फ़ोटो खींची। हमने हर फ़ोटो Snapkin को वैसे ही भेजी जैसे ऐप भेजता है, और कैलोरी की तुलना तराज़ू से की। किसी सवाल का जवाब नहीं दिया गया: यह वही पहला नंबर है जो आपको दिखता है।
यह टेस्ट हमने खुद किया है, इसलिए इस बात का ध्यान रखिए। पीयर रिव्यू नहीं हुई है। ये खाने तीन सार्वजनिक शोध सेटों से हैं। AI मॉडल बदलने से पहले हम सभी 500 फिर से चलाते हैं, और नतीजा छापते हैं।
जो गलती बचती है, उसे आपकी वज़न मशीन ठीक करती है। फ़ोटो की गिनती थोड़ी ज़्यादा या थोड़ी कम हो सकती है। यह आपके खाने पर निर्भर करता है। 1 महीने का चेक-इन आपका लक्ष्य उसी गिनती में नापता है जिसमें आपका खाना गिना जाता है। इसलिए गलती कट जाती है, चाहे किसी भी तरफ़ हो।
ट्रैक करने के लिए काफ़ी करीब। और यह दिखाता है कि इसने क्या मान लिया।
हर सामग्री के साथ लिखा है कि Snapkin ने उसके लिए क्या मान लिया। पूरे खाने पर लिखा है कि कुल मिलाकर कितना भरोसा है। जब यह अंदाज़ा लगा रहा हो, कह देता है। जब यह गलत हो, आप कह दीजिए। फिर यह पहले और बाद का फ़र्क दिखा देता है।
खाना बताता है कि उसे कितना भरोसा है।
यह कहता है "ठोस अनुमान", "सबसे अच्छा अनुमान" या "मोटा अंदाज़ा"। इससे पता चलता है कि थाली का कितना हिस्सा वह देख सका, और कितना उसे निकालना पड़ा।
हर सामग्री बताती है कि उसके लिए क्या मान लिया गया।
"पूरा टुकड़ा। साइज़ थाली के हिसाब से निकाला।" "करीब 8 ग्राम तेल में भूना, इसी लाइन में जोड़ा गया।" जिस वाक्य से नंबर निकला, वह आप पढ़ सकती हैं।
यह अपनी सबसे बड़ी अनजान चीज़ का नाम लेता है।
आम तौर पर पकाने का तेल, कभी-कभी हिस्सा। अगर इससे कैलोरी बहुत बदल सकती है, तो यह आपसे पूछता है। जवाब देने में एक टैप लगता है।
सुधारने पर पहले और बाद, दोनों दिखते हैं।
कह दीजिए कि हिस्सा छोटा था। या कि घी में तला था। खाना अपडेट हो जाता है, और बदलाव पर निशान लग जाता है। आप इसे वापस ले सकते हैं। रात में यह आपकी बताई बात को अपनी याद में एक वाक्य के रूप में रख सकता है।
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और जब यह गलत हो, आप कह दीजिए
फ़ॉर्म में नंबर बदल-बदलकर नहीं, जब तक वह आपकी बात मान न ले। हर खाने पर एक बॉक्स है। उसमें आप वही टाइप करते हैं जो आप बोलकर कहते।
- चावल तो इससे आधा ही था।
- कड़ाही में इससे कहीं ज़्यादा तेल था।
- वह लाइट मेयोनीज़ थी, सामान्य वाली नहीं।
- तराज़ू कटोरी को भी तोल रहा था।
- मैंने बस दो-तिहाई ही खाया।
- वह गहरी कटोरी थी, प्लेट नहीं।
हर सामग्री का पहले और बाद।
यह सिर्फ़ इतना नहीं कहता कि "खाना अब 858 kcal का है"। यह कहता है "भुने आलू, 260 → 200 ग्राम", और बगल में नया कुल। आप देख सकते हैं कि आपके किस शब्द ने क्या किया।
यह बताता है कि उसने क्या मान लिया था।
इसके जवाब में अक्सर लिखा होता है कि पहले इसका अंदाज़ा क्या था। पुराने नंबर इतिहास में रहते हैं। तो आपको पता चलता है कि वह आपकी रसोई के बारे में क्या मान रहा था।
यह खाने के साथ ही रहता है।
"क्या बदला · 1 सुधार · +82 kcal" सामग्री के नीचे रहता है। खोलिए और पूरा इतिहास वहीं है।
आप जो भी दबाते हैं, कुछ भी आख़िरी नहीं है।
पिछला सुधार वापस कीजिए, और खाना जैसा था वैसा हो जाता है। आप हर जवाब और हर सुधार वापस ले सकते हैं, एक-एक करके, सबसे नए से शुरू करके।
प्रकाशित अध्ययनों ने क्या नापा, और कब नापा
ये हमारे नंबर नहीं हैं। प्रकाशित अध्ययनों ने फ़ोटो से खाने का अनुमान लगाने वाले दूसरे सॉफ़्टवेयर के बारे में यह पाया। जिस पन्ने पर इन पर बहस है, उसका लिंक नीचे है।
इन अध्ययनों ने पुराने AI मॉडलों को परखा था। ACETADA और Fridolfsson ने 2024 और 2025 के मॉडल परखे थे। ACETADA जैसी फ़ोन फ़ोटो पर, Snapkin औसतन 19% दूर था। टेस्ट अलग तरह से हुए थे, इसलिए यह सीधी टक्कर नहीं है।
फ़ोटो, अंदाज़ा लगाते इंसान से बेहतर करती है। उन्हीं फ़ोटो को देखकर पोषण विशेषज्ञ वजन में 41% दूर थे। फ़ोटो सब कुछ नहीं दिखा सकती, जैसे कड़ाही का तेल। इसलिए देखिए कि Snapkin ने क्या मान लिया।
एक खाने का ब्योरा देखिए
बस इतनी सी बात है। यह रेस्तराँ, छुट्टियों और व्यस्त हफ़्तों में भी चलती रहती है। निभाने को और कुछ है ही नहीं।
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