要让AI数字人小程序的运行效率更高，开发者可以采取以下几种方法：
1. 优化算法通过优化AI算法，减少不必要的计算量，提高算法的执行效率。这可能涉及到对机器学习模型的优化，如采用更高效的神经网络结构、减少模型参数数量等。
2. 硬件加速利用硬件加速技术，如GPU（图形处理器）或TPU（张量处理器），来加速AI数字人的计算过程。这些硬件设备专门设计用于处理大规模并行计算，能够显著提高AI应用的运行速度。
3. 代码优化对小程序的代码进行优化，包括减少不必要的循环、避免重复计算、使用更高效的数据结构等。这可以通过代码审查、性能分析工具来实现。
4. 数据预处理在将数据输入到AI模型之前，进行数据预处理，如数据归一化、数据压缩等，以减少数据处理的时间和提高模型的训练效率。
5. 模型量化将AI模型的参数进行量化，即将高精度的参数转换为低精度的数据类型，如将32位浮点数转换为8位整数，从而减少模型的存储空间和计算量。
6. 分布式计算利用分布式计算技术，将计算任务分配到多个计算节点上进行并行处理，从而提高整体的计算效率。这可以通过云计算平台或集群计算来实现。
7. 缓存机制在小程序中引入缓存机制，对于经常使用的数据或计算结果进行缓存，避免重复计算，提高系统的响应速度。
8. 异步处理采用异步处理技术，将一些不需要立即返回结果的任务放到后台进行处理，从而提高系统的并发处理能力和响应速度。
9. 优化网络传输减少网络传输的数据量，如采用数据压缩技术、减少不必要的网络请求等，以提高数据传输的效率。
10. 实时监控与调优通过实时监控系统的性能指标，如CPU使用率、内存占用、响应时间等，及时发现性能瓶颈，并进行针对性的优化。
通过上述方法，开发者可以显著提高AI数字人小程序的运行效率，使其能够在各种设备上快速、流畅地运行，提供更好的用户体验。