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Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Rarosch
0,09505
EUR
±0,00 % ±0,00000
11. Juli 2026, 12:58 Uhr,
Lang & Schwarz
Darüber diskutieren die Nutzer
Die Diskussion dreht sich hauptsächlich um Neuromorphyx und BrainChip, zwei Unternehmen, die in der neuromorphen KI-Technologie tätig sind. 7FÜR7. erwähnt Neuromorphyx\' neues Produkt AKD1500 und teilt mehrere Links zu relevanten Beiträgen und Berichten. Es wird auch ein Bericht von Hana Securities zitiert, der BrainChip als wichtigen KI-Partner hervorhebt. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf einer Investor Relations Veranstaltung, bei der es um Unternehmenspräsentationen und Networking geht. Woody_8 und 7FÜR7. diskutieren über die Teilnahme von Sean an dieser Veranstaltung, wobei 7FÜR7. klarstellt, dass es nicht um Rohstoffthemen geht, sondern.
Kommentare 42.472
7FÜR7.,
7:46 Uhr
0
Das wort zum quasi Sonntag
https://www.linkedin.com/posts/michael-j-pendleton_read-heed-the-ai-industry-activity-7481917362963628032-kuYv
F
FDACO,
3:40 Uhr
0
Kevin ist verrückt 🙈
7FÜR7.,
3:04 Uhr
1
Kevin auf LinkedIn und der link zum dazugehörigen content
https://www.linkedin.com/posts/kevin-d-johnson-42170b_the-hinge-activity-7481836320026148864-A_NQ
https://kevindjohnson.org/the-hinge/?trk=feed_main-feed-card_feed-article-content
7FÜR7.,
Gestern 18:29 Uhr
0
Noch mal der schöne Artikel von Kevin als pdf zum runterladen
https://www.linkedin.com/posts/kevin-d-johnson-42170b_the-neuromorphic-market-analysts-have-yet-ugcPost-7481726712272158722-F0LD
Dallas,
Gestern 16:04 Uhr
0
https://www.analyticsinsight.net/artificial-intelligence/prophesee-and-volkswagen-use-brain-inspired-ai-to-make-self-driving-cars-faster-and-safer
7FÜR7.,
Gestern 10:14 Uhr
3
Was nettes zum Lesen
https://jwpm.com.au/industrial-marketing-blog/who-will-play-second-fiddle-ibm-or-nvidia-and-how-brainchip-could-benefit-from-symphony
7FÜR7.,
Gestern 6:12 Uhr
4
Von X aufgeschnappt … muss nichts heißen… aber prophesee ist Partner..
https://www.analyticsinsight.net/artificial-intelligence/prophesee-and-volkswagen-use-brain-inspired-ai-to-make-self-driving-cars-faster-and-safer
Falls der Artikel tatsächlich eine konkrete Zusammenarbeit zwischen Prophesee und Volkswagen beschreibt, wäre BrainChip für mich die logischste Erklärung. BrainChip fällt dabei besonders auf, weil die öffentlich demonstrierte Akida Prophesee Lösung ziemlich genau die genannten Fähigkeiten abdeckt.
Allerdings finde ich bislang keine weitere Quelle, die das hier bestätigt….Deshalb sollte man vorsichtig bleiben. Es kann genauso gut ein typischer „Gute-Laune-Artikel“ fürs Sommerloch sein.
Gschichten ausm Paulaner Garten
7FÜR7.,
Gestern 1:57 Uhr
1
“Schön zu sehen, dass Google die Forschung von BrainChipML bestätigt. Die Welt wird bald erkennen, dass LLMs nicht der einzige Weg sind, künstliche Intelligenz umzusetzen. Neuromorphes Computing ist bestens positioniert, um nun seinen Durchbruch zu erleben, und BrainChip ist dabei führend.“
-Field CTO von IBM
7FÜR7.,
Gestern 0:25 Uhr
1
Kevin
https://www.linkedin.com/posts/kevin-d-johnson-42170b_sixty-demos-eight-months-here-is-the-capstone-ugcPost-7481468695358152704-8tK4
J
Jübra,
Freitag 21:59 Uhr
0
Gemma 4 (released this week by Google
DeepMind) adopts our K=V attention variant in its global attention layers, cutting global KV cache footprint by up to 37.5%.
Some context on why this matters:
As context windows get longer, the KV cache becomes one of the biggest bottlenecks for inference, both in latency and memory. Most efforts to shrink it focus on sharing the cache across layers or heads.
In the Gemma 4 technical report, the team applied this technique in their global attention layers (about 1 in every 6 layers, given their 5:1 local-to-global ratio), skipping it in the smaller E2B/E4B models. Combined with KV cache sharing and their p-RoPE positional encoding, this contributed to a 37.5% reduction in global KV cache footprint as part of their long-context efficiency stack.
Genuinely satisfying to see an idea move from
"does this even work" in a paper to a shipped line item in a frontier open-weight model's technical report, in production, at scale.
Brainchip Investor Group BRN BRCHF neuromo...
Sey Anza • 10 Std. • P
→>Our paper (ICML 2026): arxiv.org/abs/
Jübra,
Freitag 20:50 Uhr
0
Hallo zusammen, kann das hier jemand von euch einordnen?
Ich finde da nix drüber
https://www.facebook.com/share/p/18oph7kXPF/?
Dallas,
Freitag 16:52 Uhr
0
KI gefragt ☝️🤠
Dallas,
Freitag 16:50 Uhr
2
Gemma 4 ist eine fortschrittliche Familie offener und multimodaler KI-Modelle von Google DeepMind, die speziell für Entwickler und die Nutzung auf lokalen Geräten (auf PCs, Laptops und Smartphones) konzipiert wurden.Zu den Kernmerkmalen gehören:Multimodalität: Kann nicht nur Text, sondern auch Bilder und Tondateien verarbeiten.Agenten-Fähigkeiten (Agentic Workflows): Sie unterstützen Features wie "Thinking" (schrittweises Problemlösen) und natives Funktionsaufrufen (Tool Calling).Hohe Effizienz: Sie sind in verschiedenen Modellgrößen (z. B. 12B, 26B, 31B) verfügbar und bieten selbst auf normaler Consumer-Hardware eine beeindruckende Rechenleistung bei geringem Akkuverbrauch.Ist Brainchip involviert?Ja, jedoch nicht in der Form, dass Google direkt Lizenzen von BrainChip nutzt. Die Beteiligung zeigt sich vor allem auf der Forschungsebene und im Bereich der Edge-KI:Forschung: KI-Forscher von BrainChip haben eigene wissenschaftliche Arbeiten und Forschungsbeiträge zu Konzepten veröffentlicht (z. B. zu "Provenance Networks"), die in den technischen Berichten und der Entwicklung von Gemma 4 als Ideen oder Referenzen aufgegriffen wurden.Hardware & Edge-KI: Da Gemma 4 besonders für die lokale Ausführung auf Edge-Geräten (also direkt auf Hardware, ohne Cloud) optimiert wurde, überschneidet sich Googles Vision stark mit dem Fokus von BrainChips neuromorpher Chip-Architektur (Akida).„Provenance Networks: End-to-End Exemplar-Based Explainability. Report issue for preceding element. Ali Kayyam & Anusha Madan Gopal BrainChip Inc.“arXiv
MannohneDaumen,
Freitag 16:46 Uhr
1
https://www.linkedin.com/posts/kevin-d-johnson-42170b_gemma-4-technical-report-activity-7481343739362312192-b2_i?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAFi_kCMBpHpbspV91l4lh80vs0HTNEqmFnw
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