هل يعلم المطورون أن تطبيقاتهم تُختبر؟
لا. يتم الاختبار باستخدام حسابات مستهلك قياسية بدون اتصال مسبق مع المطورين. لا يتم إخطارهم قبل أو أثناء أو بعد الاختبار. هذا يمنع أي تحسين موجه لظروفنا المحددة.
الرئيسية ← المنهجية
المنهجيةآخر تحديث: 20 أبريل 2026
كيف قيّمنا 10 تطبيقات لتتبع السعرات بالذكاء الاصطناعي مقابل 15,000 صورة وجبة موحدة، باستخدام حصص موزونة مخبرياً كمرجع.
نضمن أكثر 10 تطبيقات استخداماً عالمياً لتتبع السعرات بالذكاء الاصطناعي، استناداً إلى بيانات التنزيلات والتقييمات العامة. يجب أن تقدم التطبيقات تعرفاً على الأطعمة بالذكاء الاصطناعي بالصور في إصدار مجاني أو تجريبي على الأقل. تتم مراجعة القائمة سنوياً.
15,000 صورة وجبة عبر 10 فئات مطبخ (1,500 صورة لكل فئة): أمريكي، متوسطي، ياباني، صيني، هندي، مكسيكي/لاتيني، جنوب شرق آسيوي، شرق أوسطي، أفريقي وأوروبي. ثلاث مستويات صعوبة: بسيطة، مختلطة (2-4 مكونات) ومعقدة (5+ مكونات). الصور مأخوذة تحت إضاءة موحدة من زوايا متسقة مع جسم مرجعي للمقياس.
يتم وزن كل وجبة مصورة على موازين مخبرية معايرة (دقة ±0.1 g) قبل تصويرها. تُحسب المغذيات الكبرى من USDA FoodData Central وقواعد بيانات إقليمية موثقة. يخلق هذا مرجعاً موضوعياً نقيس به تقديرات AI لكل تطبيق.
خمسة مقاييس مرجحة تشكل الدرجة النهائية:
لا. يتم الاختبار باستخدام حسابات مستهلك قياسية بدون اتصال مسبق مع المطورين. لا يتم إخطارهم قبل أو أثناء أو بعد الاختبار. هذا يمنع أي تحسين موجه لظروفنا المحددة.
سيؤدي نشر المكتبة إلى السماح للمطورين بإدراج الصور في تدريبات مستقبلية، مما يبطل دورات لاحقة. تُحتفظ المكتبة داخلياً وتُستبدل سنوياً. منهجية البناء عامة بالكامل.
الاختبار ممول ذاتياً. كل مشتريات التطبيقات ومعدات الاختبار وتكاليف التحقق المخبرية تُدفع من جيوبنا. يولد الموقع إيرادات من الإعلانات فقط.