在学术研究中，栗希聚焦高维数据降维技术与深度学习可释性，主持成多项国家级科研项目。2021年牵头研发的“基于意力机制的特征筛选算法”，决了传统模型在医疗影像分析中过度依赖人工标的痛点，相关成果发表于《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》，被引用超500次。2023年参与国家重点研发计划“智能医疗辅助诊断系统”，主导算法模块设计，推动系统在3家三甲医院落地应用，诊断效率提升40%。
实践领域，栗希兼具技术研发与产业转化经验。曾任职于谷歌DeepMind实验室，参与AlphaFold蛋白质结构预测项目的数据预处理工作；2022年联合创立科技企业，开发的“工业质检智能中台”已服务10余家制造企业，降低质检成本约30%。此外，其团队研发的轻量化AI模型部署方案，成功适配边缘计算设备，在智慧农业、智能家居等场景实现规模化应用。
社会影响力方面，栗希重学术普及与青年人才培养，主讲《机器学习导论》《数据科学实战》等课程，教学成果获校级“优秀教师”称号；作为中国计算机学会CCF青年工作委员会委员，多次组织青少年AI创新大赛，累计培训学员超2000人。其研究理念“技术向善，数据为基”被《科技日报》专题报道，成为行业内关的青年学者代表。
目前，栗希团队正致力于多模态数据融合与大模型轻量化研究，探索AI在环境保护、公共卫生等社会领域的应用，力求通过技术创新决实际问题。