Superhuman бросает вызов Gmail собственной системой умной фильтрации

Post Thumbnail

Компания Superhuman представила революционное решение для борьбы с растущим потоком нежелательной корреспонденции, запустив систему автоматической категоризации писем на базе искусственного интеллекта. Новая функция Auto Label призвана решить одну из самых острых проблем современной электронной почты – эффективную фильтрацию входящих сообщений.

После того как более двух лет назад появился ChatGPT, практически все почтовые клиенты внедрили ИИ-функции для составления писем и создания их кратких описаний. Однако Superhuman пошла дальше, предложив инновационный подход к организации почтового ящика.

«За последний год наши клиенты постоянно жаловались на растущий поток холодных писем, маркетинговых рассылок и спама. Они спрашивали, почему Superhuman не фильтрует эти письма? Раньше мы полагались на спам-фильтры Gmail и Outlook, но их эффективность оказалась недостаточной. Поэтому мы решили взять классификацию писем в свои руки», – пояснил генеральный директор Superhuman Рахул Вохра в интервью TechCrunch.

Новая система Auto Label автоматически присваивает письмам такие метки, как «маркетинг», «коммерческое предложение», «социальные сети» и «новости». Уникальной особенностью решения стала возможность создания пользовательских меток с помощью текстовых запросов, что позволяет настроить категоризацию под индивидуальные потребности.

Важным преимуществом нового функционала является возможность автоматической архивации писем определенных категорий. Это полностью соответствует философии Superhuman, направленной на максимально быструю обработку электронной корреспонденции.

Стоит отметить, что идея категоризации писем не нова – Google была одним из пионеров в этой области со своим клиентом Inbox, который, однако, был закрыт в 2019 году. С тех пор различные почтовые клиенты, включая стандартный Gmail, пытались воспроизвести подобную функциональность, но с переменным успехом.

Запуск Auto Label от Superhuman знаменует новый этап в развитии инструментов управления электронной почтой, где искусственный интеллект используется не только для создания контента, но и для его эффективной организации. Это особенно актуально в условиях постоянного роста объема деловой корреспонденции и маркетинговых рассылок.

Почитать из последнего
Cloudflare даёт сайтам инструмент против обучения ИИ
Cloudflare решила разделить поисковых и обучающих ботов. Для владельца сайта разница принципиальна: поисковик способен привести читателя по ссылке, а обучающий бот просто забирает материал для модели, которая потом выдаёт содержание в ответе.
Рейтинг юристов по искусственному интеллекту 2026: как выбрать под AI-проект
Юрист по искусственному интеллекту — отдельная специализация, а не «IT-юрист, который слышал про нейросети». В 2026 году в России сформировались четыре типа таких практик: узкопрофильные бутики только по IT и AI, крупные фирмы по цифровому праву с AI-направлением, digital-бутики с фокусом на гранты и ЭПР, и гиперспециализированные команды по международному AI-комплаенсу. Различаются они по четырём осям: широта задач (от одного авторского спора до полного governance), международный контур, глубина работы с регуляторикой и модель работы. Ниже — что изменилось в законе в 2026 году, методология сравнения и разбор четырёх платформ: ПравоWeb, АБП, DGTLaw и AI Law.
В Siri обнаружили поддержку сторонних языковых моделей
Apple оставила в iOS 27 и macOS Golden Gate механизмы, которые позволяют подключать к Siri сторонние большие языковые модели. Датамайнер pdfu проверил их на практике и смог связать ассистента с Claude от Anthropic, а серверную модель Siri заменить на GPT-5.6 Terra от OpenAI.
Музыку российских звёзд нашли в открытых датасетах
ИИ учится на миллионах файлов, и иногда в этих массивах обнаруживается контент, который никто не разрешал использовать. Теперь в открытых датасетах для обучения нейросетей нашли тысячи фрагментов музыкального контента российских исполнителей.
Microsoft заставила ИИ просить разрешения на опасные действия
Microsoft предупреждает: Copilot Cowork может ошибиться, неверно понять инструкцию или среагировать на скрытую вредоносную команду. Ответственность за действия остаётся за пользователем, особенно при работе с деньгами и данными.