你记过的每一个卡路里数字都是估算。这一个愿意承认。
照片不是精确数卡路里的办法。一个人盯着同一张照片看也不是，一个会变来变去的食物在数据库里的条目也不是，一份漏掉炒菜油的称重记录同样不是。Snapkin 会告诉你这个数字里哪一部分它有把握，哪一部分是它不得不假设的。
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已发表的数字，包括我们其实不太想印出来的那些
这些不是我们的数字。这是已发表的研究对"从照片估算餐食的软件"给出的结果，讨论这些数字的页面链接在下方。
照片不精确。一个人盯着同一张照片看，也一样不精确。 没有人是在"这个"和"一份完美的记录"之间做选择。人们是在"这个"和"什么都不记"之间做选择。研究真正说明的是误差从哪里来：弱点在分量，不在认出食物。把真实重量告诉模型，误差大约减半；换更多角度拍盘子则毫无改善。所以这个应用会问你一个问题，而不是直接甩给你一个总数，并且把它假设了什么写下来。
照片给的是不错的估算，不是精确的测量。Snapkin 会告诉你它有多确定。
每一种食材都会显示它背后的假设，整餐会说明它整体上有多确定。它在猜的时候会说自己在猜。它错了的时候，你说一声，它会把改动前后都摆出来。
这一餐会说自己有几分把握。
"最佳猜测"或"大部分靠推断"：这是对"盘子里它看清了多少、又推断了多少"的一个概括。
每样食材都写明它的假设。
"整块里脊，按盘子比对得出。""用大约 8 克油煎过，已计入这一行。"产生这个数字的那句话，你能读到。
它会点名自己最大的未知数。
通常是炒菜的油，有时是分量。那也正是它接下来要问你的问题，而回答它是你能花在一餐上最值的三十秒。
改正之后，前后对比都看得见。
说一句分量小一些，或者说是用黄油煎的，这一餐就会更新，并标出改动。每一次改正都能撤销，而且每一次也都是它学到的东西。
看看一餐拆开来的样子
就这么简单。下馆子、假期、忙碌的一周，它都照样能用，因为再没有别的需要坚持。
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