本研究提出了一种新的异质预训练变压器架构（HPT），用于解决机器人模型训练中的异质性问题。通过在不同机器人数据和任务上预训练，该方法有效对齐不同机器人姿态的输入，显著提高多个任务的策略表现，尤其在未见任务上效率提升超过20%。