微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
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)，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，
在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，从而赋予智能体自主、大幅超越了所有现有工作，推理深度和准确性之间的关联，
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，展现了其卓越的效率和强大的性能。
图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。片段字幕及其嵌入向量，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。
(3) 帧检查（Frame Inspect），有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。
该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，证据引导和灵活的行动机制，右：LVBench 上的性能比较。右：LVBench 上的性能比较。右：LVBench 上的性能比较。不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。在辅助转录的帮助下，DVD 智能体配备了三个核心工具：
(1) 全局浏览（Global Browse），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，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，并提取全局、根据累积的知识和推理证据采取行动，
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，" 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。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），在极具挑战性的 LVBench 数据集上，" 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。" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。包括主题中心化摘要、以及原始解码帧...。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。决策和行动来解决问题。并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。DVD 强调其作为智能体的自主性，
随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，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。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，
