改进人工智能算法以获得好的结果同时减少算力和显卡消耗，可以从以下几个方面入手：
1. 模型简化：精简模型结构，去除不必要的层或节点，使用更小的网络。例如，采用MobileNets、SqueezeNet等为移动设备设计的轻量级神经网络。
2. 参数共享与迁移学习：利用预训练模型进行迁移学习，只在必要的层次上调整权重，这样可以减少训练所需的计算量。
3. 量化与二值化：对模型的权重和激活进行量化，减少数值表示的精度，如使用二值化网络（BNNs），可以显著减少所需的计算资源。
4. 知识蒸馏：将大型、复杂模型的知识转移到小型、高效的模型中，通过这种方法，小型模型可以达到接近大型模型的性能。
5. 稀疏性优化：在训练过程中鼓励模型权重矩阵的稀疏性，这样可以减少存储和计算的需求。
6. 模型剪枝：通过移除模型中不重要的权重或神经元来减小模型的大小，这通常对最终性能影响不大。
7. 数据压缩和选择性训练：对数据集进行压缩或选择性地使用子集进行训练，可以减少数据加载和处理的时间。
8. 并行计算与硬件优化：优化算法以更好地利用GPU或其他专用硬件的并行处理能力。
9. 使用云服务和分布式计算：虽然这可能不会直接减少算力消耗，但可以通过云服务按需分配计算资源，从而降低成本。
10. 算法效率改进：研究和实现更高效的优化算法、正则化技术和损失函数，以提高收敛速度和减少过拟合。
11. 自适应学习率和早期停止：使用自适应学习率可以在保持收敛速度的同时减少不必要的迭代，而早期停止可以在验证性能不再提升时终止训练，节省计算资源。
12. 混合精度训练：使用不同精度的浮点数进行训练，如结合使用单精度和半精度浮点数，可以在不影响结果质量的前提下减少内存使用和提高计算速度。
通过这些方法，可以在保持或甚至提高模型性能的同时，减少对算力和显卡资源的消耗。然而，这些方法的应用需要根据具体问题和可用资源进行权衡和选择。
