सार्वभौमिक पूर्वानुमान अधिगमकर्ता एक शक्तिशाली विधि है जो मेटा-अधिगम का उपयोग करके सीमित डेटा से नए कार्यों को तेज़ी से सीख सकता है। विभिन्न कार्यों के व्यापक संपर्क के माध्यम से, सार्वभौमिक प्रतिनिधित्व प्राप्त किया जा सकता है, जिससे सार्वभौमिक समस्या समाधान संभव हो सकता है। यह उत्पाद सबसे शक्तिशाली सार्वभौमिक पूर्वानुमानकर्ता - सोलोमनॉफ इंडक्शन (SI) को मेटा-अधिगम के तरीके से मूल्यह्रास करने की क्षमता की खोज करता है। हम प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने के लिए सार्वभौमिक ट्यूरिंग मशीन (यूटीएम) का उपयोग करते हैं, जिससे नेटवर्क को व्यापक पैटर्न का सामना करना पड़ता है। हम यूटीएम डेटा पीढ़ी प्रक्रिया और मेटा-प्रशिक्षण प्रोटोकॉल का सैद्धांतिक विश्लेषण प्रदान करते हैं। हमने विभिन्न जटिलताओं और सार्वभौमिकता वाले एल्गोरिथम डेटा जनरेटर का उपयोग करके तंत्रिका आर्किटेक्चर (जैसे LSTM, ट्रांसफॉर्मर) पर व्यापक प्रयोग किए हैं। हमारे परिणाम बताते हैं कि यूटीएम डेटा मेटा-अधिगम के लिए एक मूल्यवान संसाधन है जिसका उपयोग सार्वभौमिक पूर्वानुमान रणनीति सीखने वाले तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।