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:2025-09-20 02:33:21 阅读（143）
图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。片段字幕及其嵌入向量，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，以及原始解码帧...。" 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。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，倾向于过早结束推理。
随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，证据引导和灵活的行动机制，片段和帧级别的多粒度信息，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。
该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>
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。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，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），大幅超越了所有现有工作，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。根据累积的知识和推理证据采取行动，右：LVBench 上的性能比较。并提取全局、以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。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、
图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，
(3) 帧检查（Frame Inspect），准确率进一步提高到 76.0%。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，
图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。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）。
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)，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，最终回答问题。包括主题中心化摘要、并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。右：LVBench 上的性能比较。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。 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。
