微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

包括主题中心化摘要、根据累积的知识和推理证据采取行动，" 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。并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。准确率进一步提高到 76.0%。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。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，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，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。

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，这些行为模式的分析进一步为未来的智能体设计以及基础语言模型的发展提供了实践参考。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。包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。即通过自主规划，右：LVBench 上的性能比较。在辅助转录的帮助下，在 LongVideoBench、Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。

• 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)，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，大幅超越了所有现有工作，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，展现了其卓越的效率和强大的性能。推理深度和准确性之间的关联，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、