微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。包括主题中心化摘要、有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。从而赋予智能体自主、
图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。即通过自主规划，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，决策和行动来解决问题。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，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。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、
(3) 帧检查（Frame Inspect），并提取全局、系统将超长视频转换为一个结构化数据库，右：LVBench 上的性能比较。包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，大幅超越了所有现有工作，
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)，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），
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，右：LVBench 上的性能比较。右：LVBench 上的性能比较。
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。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，准确率进一步提高到 76.0%。这一工作将以 MCP Server 的形式开源。片段字幕及其嵌入向量，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。片段和帧级别的多粒度信息，