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楼主:无视

[个股讨论] BRN $50 ? [复制链接]

发表于 2022-2-15 15:20 |显示全部楼层
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littlesweetrabb 发表于 2022-2-14 13:57
今天又在53 接了次,上次在40接过,在59也结果

现在不知道怎么样,看看怎么走 ...

少写了1刀吧?今天day range 是1.40-1.535.
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发表于 2022-2-15 15:34 |显示全部楼层
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看足迹这个股讨论了好久了,才发现居然是个AI 芯片公司

居然有20亿市值?有啥具体产品落地吗,它的芯片有啥优势?

发表于 2022-2-15 16:40 |显示全部楼层
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无奈花落 发表于 2022-2-15 16:34
看足迹这个股讨论了好久了,才发现居然是个AI 芯片公司

居然有20亿市值?有啥具体产品落地吗,它的芯片有 ...

BRN做的是神经形态芯片/计算,具体应用有兴趣的话可以自己去网上查一下。

这种概念理论已经存在很多年了,也有不少公司在做,现在技术开始成熟,BRN目前是第一个开发出商业化产品的。

主要优势是超低能耗的人工智能解决方案。

发表于 2022-2-15 16:48 |显示全部楼层
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xiaobaipp 发表于 2022-2-14 12:48
什么时候出公告啊。。

别问了,他上次是瞎猫碰到死老鼠碰巧猜到的
真有内幕还跑来论坛发帖?不怕 insider trading 被抓起来

发表于 2022-2-15 17:38 |显示全部楼层
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xdragon 发表于 2022-2-15 16:10
BRN做的是神经形态芯片/计算,具体应用有兴趣的话可以自己去网上查一下。

这种概念理论已经存在很多年了 ...

听着感觉不大靠谱的样子

现在的神经网络主流都是一个套路, CNN/Transformer,基本都是在NPU/GPU/FPGA平台实现的,我看了他的网站,没明白这个所谓的神经形态是个什么意思。

发表于 2022-2-15 18:00 |显示全部楼层
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仔细看了下网页对于公司的介绍,公司主页一般都是吹牛逼可以理解
但是看这段话,
“The company markets an innovative event-based neural network processor that is inspired by the spiking nature of the human brain and implements the network processor in an industry standard digital process. By mimicking brain processing BrainChip has pioneered an event domain neural network processor, called Akida”
如果他真的是这个技术思路,我觉得就是忽悠投资人的。
芯片设计根本和人脑结构没啥关系,我们工作上也用了不少ai芯片,nvidia/华为/TI/ arm/高通/地平线/赛灵思等等,说白了大家就是怎么针对目前CNN提升芯片效率,提高可用性。另一方面神经网络的设计也只是名字上和神经沾边,工作的原理本质就是个多层的非线性函数叠加,一旦扯什么根据人脑设计,就感觉像骗子。

当然有可能公司实际业务就是做普通ai芯片的,但是牛皮得吹大点。本人对这个股票完全不了解也没关注过,只是碰巧做相关领域的东西,单方面从他网站和足迹上大家给的信息看,感觉投资需要谨慎
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发表于 2022-2-15 18:08 |显示全部楼层
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无奈花落 发表于 2022-2-15 19:00
仔细看了下网页对于公司的介绍,公司主页一般都是吹牛逼可以理解
但是看这段话,
“The company markets an ...

我半年前做过研究,得出和你一样的结论,完美错过。。。

不过我到今天仍然同意以上的结论

还是祝大家发财。这种日新月异的领域,一切都有可能

发表于 2022-2-15 18:12 |显示全部楼层
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css2015 发表于 2022-2-15 17:38
我半年前做过研究,得出和你一样的结论,完美错过。。。

不过我到今天仍然同意以上的结论

资本操控一切,有时很多东西超越技术领域了,金融上一切皆有可能

我还是相信小散户还是买靠谱的公司长期投资好,大概这就是为啥我发不了财

发表于 2022-2-15 18:19 来自手机 |显示全部楼层
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无奈花落 发表于 2022-2-15 19:00
仔细看了下网页对于公司的介绍,公司主页一般都是吹牛逼可以理解
但是看这段话,
“The company markets an ...

amazon上找找founder早期写的一本书吧,应该是他们芯片的理论基础

发表于 2022-2-15 18:23 |显示全部楼层
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无奈花落 发表于 2022-2-15 18:00
仔细看了下网页对于公司的介绍,公司主页一般都是吹牛逼可以理解
但是看这段话,
“The company markets an ...

这位兄弟不去坐AI研发,来混足迹消磨时间真是可惜人才了。
~海阔天空~

发表于 2022-2-15 18:33 |显示全部楼层
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无视 发表于 2022-2-15 17:49
amazon上找找founder早期写的一本书吧,应该是他们芯片的理论基础

查了下,看了下介绍,技术上大概就是神经网络+Incremental Learning。

另外我顺便看了下founder的linkedin的公司介绍,倒是说的挺实诚的;
"This company employs Spiking Neural Networks to classify features extracted from images, LIDAR or audio streams, and does this very rapidly. The chip incorporates on-chip learning, which can be used in combination with fixed features trained in the traditional way to perform incremental learning. "

说白了开发CNN从图像、lidar、音频提取特征,然后芯片特点是可能支持增量学习。整个过程并没有什么特别玄乎的地方,看起来是一个可以定制化算法的芯片公司,卖集成了算法的芯片。
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发表于 2022-2-15 18:33 |显示全部楼层
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HillSydney 发表于 2022-2-15 17:53
这位兄弟不去坐AI研发,来混足迹消磨时间真是可惜人才了。

做AI研发的就不能上足迹啦?码农也没这么惨吧

发表于 2022-2-15 18:39 来自手机 |显示全部楼层
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无奈花落 发表于 2022-2-15 19:33
查了下,看了下介绍,技术上大概就是神经网络+Incremental Learning。

另外我顺便看了下founder的linked ...

它的增量学习不需要和data centre的数据传输,另一个是功耗很低… 似乎这两点是对比其他芯片的优势

发表于 2022-2-15 18:47 |显示全部楼层
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无视 发表于 2022-2-15 18:09
它的增量学习不需要和data centre的数据传输,另一个是功耗很低… 似乎这两点是对比其他芯片的优势 ...

功耗设计就不太懂了,但是我个人觉得目前没有啥特别突出的低功耗的平台,还能保证深度学习算力非常高的

增量学习的话,深度学习大多数情况是需要标签的,他要么是在芯片空闲时用高算力网络跑了ground truth,要么是做了无监督学习,技术上是有可能的,要看具体的应用。个人的经验,很多场景实际算法落地效果不好。

发表于 2022-2-15 18:53 来自手机 |显示全部楼层
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无奈花落 发表于 2022-2-15 19:47
功耗设计就不太懂了,但是我个人觉得目前没有啥特别突出的低功耗的平台,还能保证深度学习算力非常高的

...

功耗的原理你去看看它那本书. 增量学习都是贴标签的...

他们不是炒概念,而是有现成的产品卖,你有兴趣可以买来试试.

发表于 2022-2-15 18:58 |显示全部楼层
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无视 发表于 2022-2-15 18:23
功耗的原理你去看看它那本书. 增量学习都是贴标签的...

他们不是炒概念,而是有现成的产品卖,你有兴趣 ...

我是说标签得标注,既然全在芯片上完成,那就得用大网络跑出来标签,或者采用无监督的训练方式增强网络泛化性能

我看到他们产品了,我个人觉得就是个正常的集成算法的芯片公司,和什么大脑没太大关系。
上市公司把产品做好,然后包装下也正常。但是如果投资的时候指着他这个概念去投资,感觉比较危险。
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发表于 2022-2-15 19:04 来自手机 |显示全部楼层
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本帖最后由 无视 于 2022-2-15 20:08 编辑
无奈花落 发表于 2022-2-15 19:58
我是说标签得标注,既然全在芯片上完成,那就得用大网络跑出来标签,或者采用无监督的训练方式增强网络泛 ...


发表于 2022-2-15 19:09 来自手机 |显示全部楼层
此文章由 syd8888 原创或转贴,不代表本站立场和观点,版权归 oursteps.com.au 和作者 syd8888 所有!转贴必须注明作者、出处和本声明,并保持内容完整
无奈花落 发表于 2022-2-15 19:58
我是说标签得标注,既然全在芯片上完成,那就得用大网络跑出来标签,或者采用无监督的训练方式增强网络泛 ...

不是和nasa签约了吗,又有专利,应该不是普通集成芯片吧…

发表于 2022-2-15 19:14 |显示全部楼层
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无奈花落 发表于 2022-2-15 18:38
听着感觉不大靠谱的样子

现在的神经网络主流都是一个套路, CNN/Transformer,基本都是在NPU/GPU/FPGA平 ...

BRN基于Spike Neural Networks(SNN)和CNN机制上完全不同,是世界上首家推出基于SNN技术的AI芯片公司
如果BRN只是一家基于CNN的普通神经网络芯片公司那就没有什么值得炒作的了也不可能有目前的估值

发表于 2022-2-15 19:40 |显示全部楼层
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qwert 发表于 2022-2-15 18:44
BRN基于Spike Neural Networks(SNN)和CNN机制上完全不同,是世界上首家推出基于SNN技术的AI芯片公司
如果 ...

嗯,这应该是他核心宣传点了。

不看好这个算法,目前在学术上都没啥竞争力,工业界不太可能异军突起。

发表于 2022-2-15 19:59 来自手机 |显示全部楼层
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白特米 发表于 2022-2-15 17:48
别问了,他上次是瞎猫碰到死老鼠碰巧猜到的   
真有内幕还跑来论坛发帖?不怕 insi ...

我说了我只是消息的搬运工啊,而且我当时说完就把我的帖子删了,但还是被看到了。。
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发表于 2022-2-15 20:06 |显示全部楼层
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无奈花落 发表于 2022-2-15 20:40
嗯,这应该是他核心宣传点了。

不看好这个算法,目前在学术上都没啥竞争力,工业界不太可能异军突起。 ...

SNN在机制上是目前最接近人脑工作机制的一种神经网络,以前因为算法上的一些问题在性能上竞争不过DNN,如果BRN真的解决了SNN的一些问题能以比较低的功耗达到接近DNN目前的一些性能,那前景还是非常大的,毕竟CNN/RNN技术上已经非常成熟可能已经接近性能极限,但SNN才刚刚起步

发表于 2022-2-16 09:01 |显示全部楼层
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flydragon68 发表于 2022-2-15 16:20
少写了1刀吧?今天day range 是1.40-1.535.

这种常识就不用回复了吧

发表于 2022-2-16 10:24 |显示全部楼层
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无奈花落 发表于 2022-2-15 20:40
嗯,这应该是他核心宣传点了。

不看好这个算法,目前在学术上都没啥竞争力,工业界不太可能异军突起。 ...

这个结论是基于你半天research的结果吗?

发表于 2022-2-16 10:38 |显示全部楼层
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无视 发表于 2022-2-16 09:54
这个结论是基于你半天research的结果吗?

比半天多点,10年吧

去看看现在所有视觉算法在各个benchmark上的state of the art就知道了,什么算法应用的最普遍

发表于 2022-2-16 11:03 |显示全部楼层
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无奈花落 发表于 2022-2-15 20:40
嗯,这应该是他核心宣传点了。

不看好这个算法,目前在学术上都没啥竞争力,工业界不太可能异军突起。 ...

乔布斯当年研发苹果手机时,没人相信他会成功,因为拍照有各种专业和业余照相机品牌,上网和游戏有电脑,通信更别说了,有各大全球手机制造商垄断,没人相信他有任何机会虎口夺食抢的一片蛋糕,更别说去打败现有手机寡头而改变手机领域的游戏规则。

马斯克在初期研发电动车的时候,几乎所有人都是呵呵,毕竟燃油车一统天下,没人相信电动车会真正投产。
他没有放弃,于是才有了今天的特斯拉。

我们都是世俗的一员,看待新生事物,都不免只看到自己头顶的一小片天空。而那些创新者,我觉得他们和常人大不一样,看的宽,也远。通常我们会在很长一段时间后,才能意识到他们很久以前做的事。
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发表于 2022-2-16 11:24 |显示全部楼层
此文章由 willpp 原创或转贴,不代表本站立场和观点,版权归 oursteps.com.au 和作者 willpp 所有!转贴必须注明作者、出处和本声明,并保持内容完整
边缘计算是痛点呀,主打的就是这个

发表于 2022-2-16 11:32 |显示全部楼层
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Asic 发表于 2022-2-16 10:33
乔布斯当年研发苹果手机时,没人相信他会成功,因为拍照有各种专业和业余照相机品牌,上网和游戏有电脑, ...

你说的这个和这个公司的情况不太一样,苹果、特斯拉是做产品,做出了优秀的产品

这个公司是依赖算法,本质在于这个算法到底靠谱不靠谱。这个SNN好多年了,并不是什么它提出的新东西。。。最早好像IBM做的,在视觉领域关注的人很少。

我这么解释下吧,在AI这个领域,最早各种各样的神经网络非常多,研究的人也很多;最后从2012年开始,发现CNN可以取得很好的效果,后面8年基本上都是CNN霸占了一切视觉相关任务的榜首,近两年又出现了transformer,采用无卷积的网络,但是这些网络本质上还是类似的。
各种视觉任务上的算法,都是经过很多很多研究人员长期迭代才逐渐趋于优化可以实用的。

AI这个领域非常看重publication, 因为这是验证算法有效性最快速直接的手段。谷歌、苹果、微软这些大公司,都是有研究院的,最好的算法都会刷榜并且发论文,是提升影响力的重要手段之一。所有工业界用的算法,基本都是在学术上发表并且充分研究的。说白了AI非常依赖于Research,而research不是你拍拍脑袋觉得自己要做个产品就能搞出来的,需要长期的积累、大量的实验和改进。相比其它公司提出的算法,如果他的算法真的这么牛逼,为啥不见他发出什么特别有影响力的paper?为啥那么多高校那么多公司的大牛,全都不如这个小公司做的research好?如果真的SNN这么好用,应该是类似当年CNN级别的爆炸性的研究成果,为啥在学术界和别的公司都没啥反应?

我说的够多了,要回去搬砖了,在此给出几个 个人的猜想和结论:
1) 他的产品如果真的有在卖,他的核心算法依然是目前的CNN,只是包装了一个噱头而已。
2) 股价和技术不一定有直接关系,他要是能把这个噱头包装好把产品卖出去,股价依然可以涨,但是我不会买这种公司。
3) 当然你依然可以大胆相信他们公司有几个天才,可以干掉所有搞AI的其它研究人员,其它大牛都像是科幻电影里的配角。而在我看来完全就是拿SNN忽悠人的。

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发表于 2022-2-16 12:13 |显示全部楼层
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本帖最后由 Asic 于 2022-2-16 13:15 编辑
无奈花落 发表于 2022-2-16 12:32
你说的这个和这个公司的情况不太一样,苹果、特斯拉是做产品,做出了优秀的产品

这个公司是依赖算法,本 ...


BRN 不是搞研究发paper的,其专利这几年貌似已经有不少了,参照 https://thestockexchange.com.au/threads/brainchip-patents.2/


最新的一个专利如下,欢迎认真查阅专利的技术细节后,再分享你的观点。



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发表于 2022-2-16 12:17 来自手机 |显示全部楼层
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无奈花落 发表于 2022-2-16 11:38
比半天多点,10年吧

去看看现在所有视觉算法在各个benchmark上的state of the art就知道了,什么算法应 ...

也许你是这领域的资深人士,但我是问对brn reseach多久. 你说的算法是不依赖底层芯片的纯软件算法吗?

brn有两位数的eap用户,包括一些芯片集成商和nasa,而且奔驰的新一代ev原型车已经在有成品出来.

搞的我现在都不知道相信谁了…

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