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Google DeepMind 與新加坡政府科技局（GovTech Singapore）聯合微調出一款端側詐騙檢測模型，基於輕量級 Gemma，在新加坡國際網路周（SICW 2026）上公布。新加坡的詐騙案佔其報案犯罪的一半以上、2019 年以來損失超 40 億新元，其中社交工程類佔損失的 80%。模型在使用者授權後於裝置本地分析對話，即時提示使用者暫停操作，Google 與新加坡政府均無法讀取對話內容；
Google DeepMind 與新加坡政府科技局（GovTech）合作，基於其開源模型 Gemma 建置端側詐騙檢測能力。做法是用當地詐騙手法對 Gemma 做微調，使其能在裝置本地即時識別威脅，同時不犧牲個人隱私。DeepMind 同時指出，新加坡超過一半的報案犯罪涉及複雜的社會工程詐騙。
新加坡南洋理工大學、北航、新加坡國立大學、上海交大等團隊提出 RoboFoundry，把機器人智慧體的整套外圍系統當作策略來進化，基座模型引數保持凍結。在 EmbodiedBench 上，GPT-5.5 的平均成功率從 56.9% 提升到 72.7%，五個基座模型全部提升，基座間最大差距由 19.6 個百分點縮小到約 11.5。長程記憶基準 RoboMemArena 上任務成功率比所有基線至少高 39.0%，真機套娃任務成功率 70%，單獨使用 π0.5 為 30%。
新加坡南洋理工大學安波團隊發布報告《Finding the Right Fit》，用 4 套可配置 Harness（OpenHands、DSH、PI、openJiuwen）交叉 5 個模型、3 個任務集，共得到 66 項結果。結論是 Harness 好壞並非固定屬性，同一模型換 Harness 後排名可能反轉，原生搭配也不一定最優；成本更高未必得分更好。
Cloudflare 在生日周宣布，將歐洲兩個公共機構訓練的開源模型 EuroLLM 和 Apertus 引入 Workers AI，現已開放訪問申請。EuroLLM 覆蓋 35 種語言，含全部 24 種歐盟官方語言；Apertus 由瑞士 ETH Zurich、EPFL 等開發，訓練資料超 15 萬億 token、覆蓋 1500 多種語言，權重與資料全部公開。Cloudflare 同時啟動面向政府網路安全機構與關鍵基礎設施運營方的實操工作坊，首場 10 月在新加坡舉行。
哈工大（深圳）與新加坡國立大學團隊提出免訓練 2-bit KV Cache 量化框架 QuantWM，面向影片世界模型，實際壓縮最高 6.20 倍。研究指出，現有量化方法在 VBench 等指標上接近 BF16，畫面卻仍有閃爍、模糊和失真，原因是 Key 的量化誤差改變了注意力分數排序，使模型選中不同的歷史幀或影像塊。
美國司法部 10 月 2 日宣布逮捕 38 歲的 Earthmade Computer 執行長 Greg Lui，指控其利用虛假檔案將價值超 3 億美元的受出口管制輝達晶片伺服器走私至中國。起訴書稱，Lui 涉嫌與馬來西亞、新加坡等南亞國家的貨運代理公司合謀，非法轉運輝達 A100 和 H100 GPU。美方擔憂這些晶片可用於訓練大語言模型，可能帶來國家安全風險。
華盛頓大學大衛·貝克團隊聯合新加坡國立大學提出文字條件化全原子蛋白質結構生成模型 Prompteina，用自然語言提示即可指定蛋白質的結構與功能特性。團隊同時建置了含 180 萬個結構、超 5000 萬條說明文字的 Prompteina-Data 資料集。在 18 項結構特性基準中 Prompteina 有 15 項領先基線，智慧體引導的結合體設計介面置信度比最強基線提高 14%；針對此前無已報導從頭設計結合體的 GM2A，90 個測試設計中有 9 個產生結合體。