設計一種更加通用的預訓練方法，可以考慮以下幾個方面。首先，多任務學習可以被引入，通過在多個相關任務上進行預訓練，使模型能夠學習到更為豐富的特徵表示。這樣的模型在面對不同環境時，能夠更靈活地調整其策略。其次，自適應注意力機制的引入，如文中提到的混合注意力（MoA），可以使模型根據當前環境的需求動態調整注意力的分配，從而在短期和長期規劃中都能取得良好表現。此外，增強學習中的模擬環境也應該多樣化，讓模型在預訓練階段接觸到各種可能的情境，這樣可以提高模型的魯棒性。最後，持續學習的策略可以幫助模型在面對新環境時，通過微調來適應新的挑戰，而不會忘記之前學到的知識。