¿Quieres vivir más? Los cambios más pequeños en el estilo de vida pueden aumentar drásticamente la longevidad

¿Quieres vivir más? Pequeños cambios en el sueño, el ejercicio y la dieta podrían añadir un año más a tu vida

Una nueva investigación sugiere que dormir unos pocos minutos más, hacer ejercicio y comer una taza extra de verduras todos los días puede aumentar significativamente la longevidad.

una mujer con uniforme de enfermera sosteniendo una taza de café sube las escaleras

¿Quiere vivir más pero no quiere cambiar lo que ya está haciendo para intentar vivir una vida saludable? Tenemos buenas noticias. Probablemente no necesites pasar tres horas más en el gimnasio cada semana. Probablemente tampoco necesites dormir ocho horas cada noche. Y probablemente tampoco tengas que renovar tu dieta. Una nueva investigación sugiere que las personas no necesitan realizar cambios importantes en el estilo de vida para ver mejoras significativas en la salud.

De hecho, agregar solo unos minutos más de sueño y ejercicio a su día, así como algunos cereales integrales o vegetales adicionales, puede aumentar su esperanza de vida en un año, según un estudio publicado en eClinicalMedicine.

“Siempre pensamos que necesitamos hacer estas revisiones masivas, especialmente al comienzo del año con los propósitos de Año Nuevo”, dice el autor principal del estudio, Nicholas Koemel, dietista e investigador de la Universidad de Sydney. Pero “los ajustes se suman para hacer algo significativo. Y eso podría hacer que podamos mantenerlos mucho más en el largo plazo”.

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Entonces, ¿cuál es la menor cantidad de trabajo que una persona necesita hacer para vivir una vida más larga y saludable?

Durante unos ocho años, su equipo siguió a casi 60.000 personas en el Biobanco del Reino Unido, un depósito de datos de salud a nivel poblacional. Combinando datos de sueño y actividad física de dispositivos portátiles de muñeca y encuestas dietéticas autoinformadas, los investigadores estimaron los cambios aproximados en la esperanza de vida, así como en la esperanza de vida, definida como la cantidad de años en los que las personas estuvieron libres de cinco afecciones de salud importantes, incluidas las enfermedades cardiovasculares y la demencia.

Agregar tan solo cinco minutos más de sueño, dos minutos más de ejercicio vigoroso o moderado y un par de cucharadas extra de vegetales por día (o saltarse una porción de carne procesada por semana) podría, en teoría, agregar un año a la esperanza de vida de las personas que tenían malos hábitos de vida. Y agregar 24 minutos de sueño, hacer ejercicio unos cuatro minutos más y consumir una taza adicional de verduras y una porción de cereales integrales por día podría extender su período de salud en cuatro años.

Para aquellos que se sienten con ganas de hacer aún más, el estudio encontró que las personas que dormían entre siete y ocho horas, hacían más de 40 minutos de ejercicio por día y tenían una dieta de alta calidad podrían potencialmente ganar más de nueve años adicionales de vida y salud.

Lo que más destacó de estos resultados fue que era importante practicar un buen sueño, ejercicio y dieta juntos, dice Koemel. “Es bien sabido que estos comportamientos están interconectados. Todos hemos tenido esa noche en la que no dormimos tanto como quisiéramos y al día siguiente agarramos una bolsa de papas fritas o tal vez no hacemos tanto ejercicio”.

El nuevo análisis mostró que simplemente tratar de dormir más y no hacer nada más significaría que las personas necesitarían dormir un 60 por ciento más por día para lograr el mismo año adicional de vida. Las mejoras en la dieta por sí solas no fueron suficientes para lograr ningún cambio significativo en la esperanza de vida.

“Los resultados son prometedores y se alinean con mi visión sobre la salud holística y los hábitos de estilo de vida”, afirma Amy Jamieson, profesora y presidenta del Departamento de Estudios sobre Ejercicio y Deporte de la Universidad de California, Santa Bárbara. “Creo que los pequeños cambios pueden generar grandes impactos”.

Jamieson señala que los datos centrados en el Reino Unido podrían no reflejar otros países y culturas; la dieta estadounidense, por ejemplo, es rica en alimentos ultraprocesados. Las diferencias en los sistemas de atención de salud, las exposiciones ambientales, el acceso a la atención y a los medicamentos también desempeñan un papel importante en la esperanza de vida y la duración de la salud. Se necesitarían ensayos clínicos para establecer plenamente la relación entre los hábitos de vida y la longevidad, afirma Koemel.

Aún así, los hallazgos concuerdan con un estudio separado publicado en línea en The Lancet el mismo día que el artículo de Koemel y del que es coautor uno de sus colegas. En un análisis de datos de EE. UU., Suecia y Noruega, así como del Biobanco del Reino Unido, los investigadores encontraron que pequeños aumentos en la actividad física diaria (tan solo una caminata adicional de cinco minutos a un ritmo moderado) podrían reducir potencialmente el riesgo de mortalidad hasta en un 10 por ciento.

“Lo que me llama la atención es que convergimos en la idea de que los pequeños cambios marcan la diferencia sin siquiera hablar entre nosotros sobre los estudios individuales”, dice Koemel, “algo que ha resonado en gran parte del campo es: acercar la meta a nosotros lo hace más accesible, hace las cosas más prácticas y, lo más importante, hace que los hábitos saludables sean sostenibles”.

Para algunas personas, hacer el más mínimo cambio es un punto de partida útil, dice Koemel. Agrega que estos ajustes en el sueño, la dieta y el ejercicio no necesariamente brindan un “botón mágico” para una vida más larga, pero podrían impulsar hábitos saludables que se mantengan.

Como dice el refrán, con un poco se puede hacer mucho.

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Lo que cambió es la capacidad dentro de esos bloques: CantidadSuperPuzzle-75B-A9BRatioParámetros totales120.7B75.3B62.4%Parámetros activos12.8B9.3B73.1%Tamaño de estado de Mamba SSM1289675%Tamaño intermedio experto enrutado MoE26881280-2688Media 59.9%Expertos enrutados activados por token224-18Media 50%Capacidad experta enrutada activa (relativo)100%8,7%-62,3%Media 30,9% El número de expertos enrutados, el tamaño de expertos compartido y el tamaño latente del MoE no cambian. Las capas de atención quedaron intactas. La razón declarada por la investigación propuesta es que Nemotron-3-Super ya es muy eficiente en cuanto a caché KV. Las capas de Mamba se podaron de manera uniforme, porque los marcos de inferencia no admiten un tamaño de estado SSM diferente por capa. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 El resultado no es un profesor uniformemente reducido. La figura anterior muestra la asignación en profundidad. Puzzle conservó la capacidad en capas intermedias y tardías seleccionadas, y cortó con fuerza en otras partes. Punto de referencia y rendimiento La siguiente tabla informa el rendimiento total óptimo de Pareto en un único nodo 8xB200, con decodificación en un solo paso. Escenario (entrada/salida)Piso UTSuper (tok/s)Puzzle-75B-A9B (tok/s)Boost50K / 2K>= 1005,1288,2101.60x50K / 2K>= 1253,7846,4121.69x50K / 2K>= 1502,5324,5231.79x8K / 64K>= 10020,93942,6012.03x8K / 64K>= 12513,07427,9182.14x8K / 64K>= 1508,52218,0472.12x Ambos modelos se entregaron con pesos NVFP4 coincidentes, caché FP8 KV y estado Mamba FP16. Por lo tanto, la brecha refleja compresión, no un cambio en el formato numérico. El régimen 50K/2K con precarga pesada es el que menos gana. El régimen 8K/64K con gran decodificación es el que más gana. En un solo nodo 8xH100 en UT = 100, las ganancias son menores. Son 1,91x en 50K/2K y 1,82x en 8K/64K. Ambos modelos utilizan pesos FP8, caché FP8 KV y estado FP32 Mamba. En un único H100 en un contexto de 1M, la restricción de enlace pasa de la computación a la memoria. Los pesos NVFP4 de Super ocupan alrededor de 70 GB del presupuesto de 80 GB de HBM. Cada solicitud de token de 1 millón agrega aproximadamente 4 GB de caché KV. Por tanto, la concurrencia efectiva es 1. El peso NVFP4 del Puzzle-75B-A9B ocupa alrededor de 44,5 GB. El diseño de atención no cambia, por lo que el costo de KV por solicitud no cambia. La simultaneidad en 1M aumenta a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa simultaneidad es aproximadamente 4 veces el rendimiento de solicitud única de Super. El llenado previo de una solicitud de 990 000 tokens es aproximadamente 1,2 veces más rápido. Cómo funciona el rompecabezas iterativo Puzzle es un marco de búsqueda de arquitectura neuronal descompuesta, implementado aquí como Puzzletron. Define un espacio de búsqueda discreto de implementaciones de capas alternativas. Cada alternativa obtiene una puntuación de calidad. Luego, un programa de enteros mixtos selecciona una alternativa por capa bajo una restricción de implementación. Tres técnicas de poda forman el espacio de búsqueda: Poda de canales intermedios: los canales dentro de cada experto enrutado se clasifican según su contribución a la salida del experto. Todos los expertos dentro de una capa MoE se reducen a un tamaño uniforme para lograr compatibilidad con el kernel. Reducción de top-k: la cantidad de expertos a los que se enruta un token varía según la capa, hasta el k = 22 del padre. Poda de Mamba SSM: el tamaño del estado de SSM cae de 128 a 96 canales. Se mide el resultado del SSM. Bajar 128 canales a 96 acelera el kernel SSM de 1,2x a 1,3x durante la decodificación. Esto se mantiene en tamaños de lote entre 8 y 512. Los canales se clasificaron según su contribución estimada a la producción de la capa Mamba. La estimación promedió más de 67 millones de tokens de datos de validación. El Apéndice A muestra que esto supera la selección aleatoria de canales bajo una poda agresiva. La formulación original asume que los impactos en la calidad del reemplazo son aproximadamente aditivos. Cada bloque candidato se puntúa dentro del padre no modificado. Eso ignora las interacciones de orden superior entre reemplazos. Iterative Puzzle alterna la compresión limitada con una breve recuperación de destilación de conocimientos. Construye una secuencia M0, M1,… MR en lugar de saltar al objetivo. Las puntuaciones se vuelven a calcular con respecto al modelo comprimido actual, no al modelo original. Se utilizaron tres etapas: El Ministerio de Educación pondera el 75% de la capacidad docente, el estado de Mamba SSM el 75%. Curado por 24 mil millones de fichas. El Ministerio de Educación pondera el 60% de la capacidad docente. Curado por 43,2 mil millones de tokens. Se activó el presupuesto de expertos encaminado al 50%, asignado de forma heterogénea. Curado por 52,8 mil millones de tokens. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La tabla anterior compara esto con una línea base de Puzzle de un solo paso en el mismo objetivo. El procedimiento de tres pasos tiene un promedio de 69,05 en diez puntos de referencia, frente a 68,48. Las ganancias aparecen en MMLU-Pro, GPQA, HLE, AA-LCR, LiveCodeBench, SciCode y RULER-256K. IFBench-Instruction cayó 0,2 puntos y IFBench-Prompt cayó 0,5. Recuperación: destilación, RL y verbosidad La destilación de conocimientos se ejecutó con un 30 % de datos de preentrenamiento y un 70 % de datos SFT de Nemotron-3-Nano. Durante la fase de rompecabezas, KD utilizó una secuencia de 32K de longitud. Luego, Recovery entrenó a 128K y escaló a 512K. El presupuesto era de hasta 100 mil millones de tokens, con un lote global de 16 millones de tokens, en Megatron-LM. La capacitación posterior de RL adoptó la Etapa 2 del proceso Nemotron-3-Super RL, centrada en la ingeniería de software. La fase 2.1 realizó una comparación del uso de herramientas en un solo paso. La fase 2.2 pasó a la zona de pruebas RL de extremo a extremo, donde los agentes corren hasta 200 turnos. Ambas fases utilizaron una penalización de KL de 0. El equipo barrió las tasas de aprendizaje y luego promedió los pesos resultantes. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La Figura 4 anterior muestra lo que aportó cada etapa. KD de contexto corto recupera la mayoría de las categorías a más del 97% de Nemotron-3-Super. Luego, KD de contexto largo eleva específicamente los puntos de referencia de entrada larga y de generación larga. El equipo de investigación afirma que el impacto de RL en estos experimentos fue pequeño. La verbosidad es el detalle silencioso. Después de la última iteración de Puzzle, el modelo generó el 132% del recuento de tokens de Super. Eso cayó al 99% después del proceso de recuperación total. Implementación: cuantificación y predicción de tokens múltiples Se produjeron dos recetas de cuantificación posteriores al entrenamiento: FP8 W8A8 apunta a Hopper y NVFP4 W4A4 apunta a Blackwell. Componente Línea base BF16 Punto de control FP8 Punto de control NVFP4 GEMM MoE dispersos y compartidos BF16FP8NVFP4 Mamba GEMM BF16FP8FP8 Mamba Caché SSM FP32FP32FP16 + Caché SRKV FP8FP8FP8 Enrutador FP32FP32FP32 Atención QKV/salida, proyecciones latentes MoE, LM cabezaBF16BF16BF16 Ambas recetas se calibraron en 256 muestras SFT posteriores al entrenamiento. NVFP4 utilizó la calibración máxima, no la búsqueda de sensibilidad AutoQuantize utilizada para Super. El punto de control resultante se cuantifica de forma ligeramente más agresiva y se realiza de manera similar. NVFP4 no es compatible de forma nativa con Hopper. Todavía se utiliza para el objetivo H100 de contexto 1M, porque la capacidad de HBM se vincula allí. Puzzle-75B-A9B hereda un cabezal MTP compartido de Super. Los parámetros se comparten entre los pasos de MTP, por lo que un cabezal se aplica de forma recursiva en la inferencia. La transferencia directa de la cabeza entrenada de Super dio longitudes de aceptación similares. Luego, el equipo de investigación identifica una discrepancia entre el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento MTP forzado por el maestro alimenta la secuencia completa de estados ocultos desplazados. En cambio, la redacción autorregresiva alimenta una combinación de modelos de destino y estados ocultos generados por MTP. Las tasas de aceptación caen en posiciones de draft más profundas. Esto se soluciona mediante una formación continua de la cabeza transferida. En SPEED-Bench con una longitud de calado 7, la longitud media de aceptación aumentó de 3,45 a 4,34. Eso es aproximadamente entre el 25% y el 30%, concentrado en puestos posteriores del draft. A diferencia de Super, el punto de control NVFP4 apenas se degrada: 4,31 frente a 4,34. Dónde ayuda la compresión y dónde duele Benchmark (BF16)SuperPuzzle-75B-A9BDeltaMMLU-Pro83.882.4-1.4AIME25 (sin herramientas)92.289.7-2.5GPQA (sin herramientas)80.578.6-1.9LiveCodeBench82.181.1-1.0SciCode (subtarea)42.340.6-1.7SWE-Bench (OpenHands)59.556.9-2.6Arena-Hard-V272.868.6-4.2AA-LCR56.856.9+0.1REGLA 1M93.992.2-1.7MMLU-ProX79.577.5-2.0 El propio resumen del artículo de investigación es que el seguimiento de instrucciones y las evaluaciones agentes son las que más pierden. Arena-Hard-V2 es el peor de los casos, con -4,2 puntos. RULER se mantiene dentro de aproximadamente 1 a 2 puntos en 256K, 512K y 1M. Tres resultados de BF16 no retroceden. AA-LCR gana 0,1, Scale AI Multi-Challenge empata en 56,6 y TauBench Telecom gana 0,4. NVFP4 cuesta poco además de la compresión. En RULER 1M, el punto de control NVFP4 obtiene una puntuación de 93,2, por encima del 92,2 de BF16. HLE es el costo de NVFP4 más claro, cayendo de 16,5 a 15,7. Los resultados del 8PM se encuentran en el Apéndice E y siguen de cerca al BF16. SWE-Bench no está incluido en el punto de control del 8PM. Casos de uso RAG de contexto ultralargo en una GPU: un servicio de análisis de documentos en un contexto de 1 millón pasa de 1 solicitud simultánea a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa concurrencia es aproximadamente 4 veces mayor. Asistentes de codificación interactivos: en UT >= 100 tok/s en el régimen 8K/64K, un nodo sirve 2,03 veces los tokens. Ajustado por detalle, es decir, 2,16 veces las solicitudes completadas por minuto. Canalizaciones de documentos con gran cantidad de precarga: el régimen de 50.000/2.000 gana solo 1,60 veces. La compresión ayuda menos cuando el procesamiento rápido domina la computación. Bucles SWE agentes: verifique la brecha SWE-Bench de 2,6 puntos con su combinación de tareas. La recuperación de RL apuntó a esta capacidad y solo la restauró parcialmente. Explorador de implementación ‘+esc(r