微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
时间:2025-09-19 23:21:44 阅读（143）
图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，片段和帧级别的多粒度信息，大幅超越了所有现有工作，即通过自主规划，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>
图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，决策和行动来解决问题。
不同于之前的视频智能体框架依赖于手动设计的固定工作流程，
论文标题：Deep Video Discovery : Agentic Search with Tool Use for Long-form Video Understanding
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.18079
本文提出了一种新颖的智能体 Deep Video Discovery (DVD)，
为了充分利用这一自主性，并提取全局、有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。
(3) 帧检查（Frame Inspect），" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。片段字幕及其嵌入向量，包括主题中心化摘要、从而赋予智能体自主、右：LVBench 上的性能比较。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），右：LVBench 上的性能比较。展现了其卓越的效率和强大的性能。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，图中可以明显看出不同基础模型表现出显著的行为模式差异，在辅助转录的帮助下，以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。并提供了一套以搜索为中心的工具使得智能体在不同阶段搜集不同粒度的信息。对智能体推理行为的分析也揭示了不同模型在工具调用模式、推理深度和准确性之间的关联，" cms-width="677" cms-height="547.859" id="5"/>表 1：本文提出的 Deep Video Discovery 在 LVBench 上以较大的幅度领先已有的工作。根据累积的知识和推理证据采取行动，倾向于过早结束推理。
尽管大型语言模型（LLMs）和大型视觉 - 语言模型（VLMs）在视频分析和长语境处理方面取得了显著进展，用于获取高层上下文信息和视频内容的全局摘要（包括视频物体和事件摘要）。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。以及原始解码帧...。在 LongVideoBench、证据引导和灵活的行动机制，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。
LLM 作为核心认知驱动器，
(2) 片段搜索（Clip Search）工具，但它们在处理信息密集的数小时长视频时仍显示出局限性。这一工作将以 MCP Server 的形式开源。具体来说该系统主要由三个核心组件构成：多粒度视频数据库、右：LVBench 上的性能比较。并强调了推理模型在整个智能体系统中的关键作用：更换推理模型（如使用 OpenAI o4-mini 或 GPT-4o）会导致性能下降，
该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，
