然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，片段和帧级别的多粒度信息，准确率进一步提高到 76.0%。包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。推理深度和准确性之间的关联，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。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。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。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）。大幅超越了所有现有工作，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。 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。DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，展现了其卓越的效率和强大的性能。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、并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。DVD 也持续超越了先前的最先进性能。并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，以及原始解码帧...。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

• 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)，在辅助转录的帮助下，

LLM 作为核心认知驱动器，

(3) 帧检查（Frame Inspect），" 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。

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，

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，