在构建AI大模型评测平台时，前端性能优化采取了哪些具体措施？请结合Vue技术栈说明。

回答思路

1. 【回答框架 1】针对评测平台数据量大、图表多的特点，采用组件懒加载和路由级代码分割，减少首屏加载体积，利用Vue的异步组件和动态导入实现按需加载。
2. 【回答框架 2】使用虚拟滚动或分页加载处理长列表和大量评测结果，避免DOM节点过多导致渲染卡顿，同时配合防抖和节流控制高频事件如滚动和输入。
3. 【回答框架 3】优化数据请求，采用请求合并、缓存和Web Worker处理复杂计算，减少主线程阻塞，提升交互响应速度。
4. 【回答框架 4】针对图表渲染，使用Canvas或WebGL替代SVG，或采用图表库的增量更新和动画优化，降低重绘开销。
5. 【回答框架 5】利用浏览器缓存和服务端渲染（SSR）或静态生成（SSG）提升首屏加载速度，并通过性能监控工具如Lighthouse持续优化。
6. 【关键点 1】代码分割和懒加载是减少首屏加载时间的关键。
7. 【关键点 2】虚拟滚动有效处理大数据列表，提升渲染性能。
8. 【关键点 3】Web Worker可将计算密集型任务移出主线程，避免UI卡顿。
9. 【关键点 4】图表渲染优化需根据数据量和交互需求选择合适技术。
10. 【关键点 5】性能优化需结合监控工具进行持续迭代。
11. 【易错点 1】过度优化可能导致代码复杂度增加，需权衡收益。
12. 【易错点 2】虚拟滚动可能影响滚动条体验，需自定义滚动条样式。
13. 【易错点 3】Web Worker通信有开销，不适合所有计算任务。