微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

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• 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)，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，决策和行动来解决问题。不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，DVD 强调其作为智能体的自主性，

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，展现了其卓越的效率和强大的性能。" 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。倾向于过早结束推理。右：LVBench 上的性能比较。 DVD 以这一简洁有效的 agentic 框架在非常具有挑战性的 LVBench 上以 74.2% 的准确率大幅超越了之前的工作。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，从而赋予智能体自主、最终回答问题。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、

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。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。