ヒエラルキカルラーニングアプローチは、HumanoidBenchのタスクにおいてフラットポリシーに比べて優れた結果を示すことができました。これは、複数の低レベルスキルポリシーを高レベルな計画ポリシーに提供し、上位レベルのポリシーが下位レベルのポリシーにセットポイントを送信する構造化された学習方法です。具体的には、一つ手先到達タスク（push）では一方向手先到達政策を使用し、二つ手先到達タスク（package）では両手先が異なる3D目標地点まで移動する政策を用いました。
この階層型アーキテクチャでは、低レベルスキル政策は事前トレーニング済みブロックとして再利用可能であり、探索中でも安定した振る舞いを示します。また、低レベル到達政策は追加トレーニング中も凍結されており改善されません。そのため、「push」や「package」などのタスクでは高度な成功率を実現しました。ただし、「package」タスクではパッケージを持ち上げる際に苦戦する場面も見られます。