GCFormer是一种新型的图形变压器模型，通过混合令牌生成器捕捉多样性图形信息，并使用基于变压器的骨干结构学习节点表示。GCFormer还引入了对比学习来提取有价值的信息，提高了节点表示的质量。实验结果表明，GCFormer在节点分类方面优于传统的图神经网络和图形变压器。

研究人员提出了一种名为GCFormer的新型图形变压器模型，通过混合令牌生成器捕捉多样性图形信息，并使用基于变压器的骨干结构学习节点表示。GCFormer引入对比学习提高节点表示质量，在节点分类方面优于传统图神经网络和图形变压器。