微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

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、系统将超长视频转换为一个结构化数据库，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、以及原始解码帧...。

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。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。

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，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，片段和帧级别的多粒度信息，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，

不同于之前的视频智能体框架依赖于手动设计的固定工作流程，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，

• 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)，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）。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。

(3) 帧检查（Frame Inspect），决策和行动来解决问题。" 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。证据引导和灵活的行动机制，倾向于过早结束推理。