arXiv:2610.30742v1 Announce Type: new Abstract: Guardrail models are increasingly used as safety layers for LLMs and agentic systems, but most are trained on fixed prompt or response interfaces and become unreliable when the same safety case appears as a conversation, agent trajectory, multi-agent trace, or policy-conditioned input. We propose UniGuard, a training framework that learns interface-invariant safety representations from multiple semantically aligned views of the same safety case. We also construct the UniGuard-FT dataset by transforming 1,000 public safety cases into prompt, respo
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月24日 · 原文日期：2026年10月23日
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人工核验：尚无核验记录
