Video-DeepResearch: Towards the Next-Generation Multimodal Deepresearch Agent
Video-DeepResearch：面向视频的多模态深度研究Agent框架
🧭 视频深度研究Agent · 解耦感知探索 ★ 深度解读
USTC · Xiaohongshu Inc. · CUHK · The Hong Kong Polytechnic University · ZJU
首个统一视频深度研究数据、训练与评估的框架，通过解耦感知-探索与GRPO纠正模态偏见，35B模型超越闭源SOTA
📌 工作参考价值（4 点）
- 解耦感知-探索的两阶段流程可迁移至电商多模态搜索：先强制对商品关键视觉特征（如logo、型号）进行裁剪搜索，再开放文本描述与评论检索，能规避模型直接依赖文本偏差。
- GRPO+拒绝采样训练范式适合训练Agent工具使用：用稀疏奖励（正确/错误）结合组内相对优势，无需价值网络即可推动自主探索，可用于训练推荐Agent调用多个API（如商品查询、用户画像）。
- 数据合成中防参数泄漏的筛选策略可直接复用：生成问答对后，用无工具多次问答（Pass@4）过滤掉可凭记忆回答的样本，保证训练数据必须依赖工具，适用于构建需检索的推荐问答对。
- 工具调用频率的诊断价值：通过分析视觉/文本工具平均调用次数来识别Agent的模态偏见，可类比推广到推荐系统Agent监控不同召回通路的使用均衡性。