微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。在辅助转录的帮助下，在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，右：LVBench 上的性能比较。以及原始解码帧...。

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，包括主题中心化摘要、

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，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，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。决策和行动来解决问题。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，" 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。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，片段和帧级别的多粒度信息，右：LVBench 上的性能比较。

• 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)，

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，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，