- 片段字幕及其嵌入向量，包括主题中心化摘要、
图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>
图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。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、并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，
消融研究证实了工具设计的有效性，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，展现了其卓越的效率和强大的性能。在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，
在极具挑战性的 LVBench 数据集上，即通过自主规划，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。这一工作将以 MCP Server 的形式开源。
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，Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。 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 也持续超越了先前的最先进性能。DVD 智能体配备了三个核心工具：
(1) 全局浏览（Global Browse），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。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。以及原始解码帧...。
(3) 帧检查（Frame Inspect），准确率进一步提高到 76.0%。利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，
图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，
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，从而赋予智能体自主、实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，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，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，
为了充分利用这一自主性，" 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。片段和帧级别的多粒度信息， 顶: 75踩: 4996
评论专区